现代工商管理经典教材·多层次模式方法论：阶层线性模式的关键问题与试解 [Methodology of Multilevel Modeling] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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温福星，邱皓政 著

图书标签:

• 工商管理
• 多层次模型
• 方法论
• 统计建模
• 阶层线性模型
• 计量经济学
• 社会科学研究
• 数据分析
• 模型构建
• 经典教材

出版社： 经济管理出版社

ISBN：9787509629390

版次：1

商品编码：11673444

包装：平装

丛书名： 现代工商管理经典教材

外文名称：Methodology of Multilevel Modeling

开本：16开

出版时间：2015-03-01

用纸：胶版纸

页数：230

正文语种：中文

内容简介

　　《现代工商管理经典教材·多层次模式方法论：阶层线性模式的关键问题与试解》特色：详细说明使用HLM的时机以及巢套数据ICC公式的释义；有关样本大小计算的议题介绍与两层HLM样本数决定文献的整理；详实介绍多层次研究个体层次与组织层次构念的信效度考验方法；相关HLM分析方法的介绍与示范；HLM模式的评估；HLM模式的诊断与估计；多层次调节中介效果的检验程序示范说明。

目录

1 导论：从GLM到HLM
1.1 概说
1.2 回归分析的基本概念
1.3 多层次模型分析的方法学概念
1.4 阶层线性模式的基本原理

2 组内相关系数议题
2.1 概说
2.2 组内相关系数的意义
2.3 忽略组内相关系数的影响
2.4 范例说明

3 样本数议题
3.1 概说
3.2 多层次样本数与判断
3.3 范例说明

4 变量聚合议题
4.1 概说
4.2 共识（rwg）与信度（ICC2）
4.3 共识与信度指标的使用标准
4.4 共识指标的计算
4.5 范例说明

5 中心化议题
5.1 概说
5.2 平减策略的比较
5.3 范例说明

6 固定与随机效果议题
6.1 概说
6.2 多层次模式中的随机与固定问题
6.3 随机与固定效果的差异与决策准则
6.4 范例说明

7 估计法议题
7.1 概说
7.2 多层次分析中的估计方法
7.3 REML与FUML的决策准则
7.4 范例说明

8 模式适配议题
8.1 概说
8.2 多层次模式的模式适配与比较
8.3 效果量与解释力
8.4 范例说明

9 估计强韧性议题
9.1 概说
9.2 统计假设检验与误差估计
9.3 多元共线性问题
9.4 范例说明

10 贝氏估计议题
10.1 概说
10.2 缩动与填补
10.3 范例说明

11 多层次中介与调节议题
11.1 概说
11.2 中介与调节效果
11.3 多层次中介与调节效果
11.4 范例说明

12 组织构念的信效度议题
12.1 概说
12.2 组织构念的计量指标
12.3 范例说明

附录
13 多层次研究个体层次构念信效度议题
13.1 概说
13.2 范例说明
附录一 研究变项题项
附录二 （13-4）与（13-5）SPW与S*B的不偏估计证明
14结语
参考文献

精彩书摘

　　《现代工商管理经典教材·多层次模式方法论：阶层线性模式的关键问题与试解》：
　　
　　在蒙地卡罗模拟的研究中，多数的模拟是以低度组内相关（p≤0.25）所进行，以符合多数社会科学研究的特性。其中两个研究探讨了固定参数估计数（γ）的特性（Kim，1990；Van der Leeden &Busing;，1994），两个研究检验变异成分在不同估计方法时的特性（Bus—ing，1993：van der Leeden&Busing;，1994）。Kim所比较的各种估计方法包括OLS、GLS与EB／ML法（REML形式），结果显示在各种条件之下，估计的结果是相同的，同时研究结果也显示，若要获得不偏的估计值，不一定要用到像。EB／ML法这种复杂度高的技术，他所比较的几种方法都可以获得不偏估计数。Kreft与Leeuw（1998）重新计算Kim研究所获得的固定参数估计值的效能，来进行OLS、GLS与EB／ML三种估计法的比较。他们发现GLS与EB／ML法的γ估计值是相同的，在OLS与EB／ML法之间则有些微的差异，OLS法的结果会有较大的估计变异数。但是在大样本的情况下就不会这样，OLS与其他丽种方法在大样本时对于γ的估计并没有差别。OLS法的效能（检定力）在各种条件下都可以达到0.90的水准。若与其他方法相比有较低的效能的话，表示该方法要获得更多的观察值才能获得相同的效能水准。整个的结论大致如下：①GLS与EB／ML法具有相同的效能；②所有三种方法所得到的γ估计值都是不偏的。
　　van der Leeden与Busing（1994）也进行了OLS、GLS与RIGL（也就是HLM中的REML法）三种估计方法在处理跨层级估计值上的比较。研究结果就如同Kim的研究发现，这三种方法对于跨层级的γ估计值都没有差别，而且这三种估计法都可获得不偏估计值。
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前言/序言

揭示复杂现实的建模利器：多层次模式方法论的深度探索 在科学研究与实践领域，我们常常面对的现象并非孤立存在，而是嵌套于不同的层级之中。例如，学生的学业成绩受到个体能力、家庭背景、班级氛围、学校管理等多重因素的影响；企业的绩效不仅取决于员工的努力，还受到团队合作、部门结构、公司战略乃至宏观经济环境的制约。传统的统计模型往往难以充分捕捉这种层级间相互作用带来的复杂性，容易导致分析结果的偏差和结论的误导。正是在这样的背景下，多层次模式（Multilevel Modeling，又称分层线性模式、混合效应模型等）应运而生，成为一种强大的数据分析工具，能够有效地处理和解释具有层级结构的数据。 《现代工商管理经典教材·多层次模式方法论：阶层线性模式的关键问题与试解》一书，正是对这一前沿统计方法论进行系统梳理与深入探讨的力作。本书并非对具体商业案例的罗列，也不是对某一特定管理理论的浅尝辄止，而是聚焦于多层次模式这一方法论本身，旨在为读者构建一个坚实的理论基础和一套可操作的实践框架。通过对阶层线性模式（Hierarchical Linear Modeling, HLM）这一最经典、最广泛应用的多层次模式类型的深入剖析，本书将引领读者穿越数据结构与统计原理的迷雾，掌握驾驭复杂关系模型的钥匙。 核心内容解析：层层递进，拨云见日 本书的叙事逻辑清晰，从多层次模式的基本概念入手，逐步深入到其核心理论、关键技术以及在实际应用中可能遇到的难点与对策。 第一部分：理论基石——理解多层次模式的“为什么”与“是什么” 在正式介绍模型之前，本书首先为读者奠定了坚实的理论基础。它将详细阐述为何传统模型在处理层级数据时会显得力不从心。我们将认识到，当数据存在嵌套结构时，如果忽视这种结构，将可能出现： 独立性假设的违背： 传统模型假设观测值是相互独立的，但在层级数据中，同一层级内的观测值（如同一班级的学生）之间往往存在系统性的相似性，这种相似性违反了独立性假设，导致标准误估计偏低，进而影响统计推断的准确性。 遗漏变量偏差： 如果忽略了高层级的解释变量（如班级平均成绩），而仅分析个体层面的因素，那么实际上可能遗漏了影响个体结果的重要因素，导致估计结果存在偏差。 “平均人”的局限： 传统模型倾向于寻找“平均”效应，难以揭示不同层级因素如何调节个体层面的关系，即“上下文效应”（contextual effects）。 在此基础上，本书将清晰地界定多层次模式的核心概念： 层级结构（Hierarchy/Nesting）： 详细解释数据中存在的层级关系，如个体嵌套在班级中，班级嵌套在学校中；员工嵌套在团队中，团队嵌套在部门中。 层级内的个体（Level-1 Units）： 指的是数据中最底层的观测单位，其行为或特征是我们主要关注的对象。 层级间的群体（Level-2 Units and above）： 指的是包含了一组Level-1单元的更高层级群体，其特性可能影响Level-1单元的行为。 跨层交互（Cross-Level Interactions）： 这是多层次模式最强大的功能之一，它允许我们检验高层级变量如何调节低层级变量与结果变量之间的关系。例如，班级规模（Level-2）是否会影响学生学习努力程度（Level-1）与最终成绩（Outcome）之间的关系。 第二部分：模型构建——掌握阶层线性模式的“如何做” 本书的核心在于对阶层线性模式（HLM）的细致讲解。HLM以其直观的回归方程形式，将层级结构显式地纳入模型之中，使其易于理解和实现。本书将从最基础的Two-Level HLM开始，逐步拓展到更复杂的多层模型。 Level-1 Model（个体层模型）： 讲解如何构建个体层面的回归方程，其中方程的截距（intercept）和斜率（slope）可以被视为随机效应，这意味着不同个体层面的回归方程并非完全相同，而是围绕着一个总体平均值上下波动。 Level-2 Model（群体层模型）： 讲解如何将Level-1模型的随机截距和随机斜率作为因变量，构建群体层面的回归模型。在这一层级，我们可以引入群体层面的解释变量（如班级平均分、学校类型），来解释个体层截距和斜率的差异。 随机截距模型（Random Intercept Model）： 这是最简单的HLM形式，它假设个体层模型的斜率是固定的（即解释变量对结果变量的影响在所有群体中是一致的），但截距是随机的，允许不同群体拥有不同的平均水平。 随机斜率模型（Random Slope Model）： 在此基础上，本书将进一步介绍允许斜率也成为随机效应的模型。这意味着解释变量对结果变量的影响程度本身也可以在不同群体之间存在差异。 跨层交互模型（Cross-Level Interaction Model）： 这是HLM最具价值的部分之一。本书将详细解释如何设置跨层交互项，以检验群体层变量是否会显著影响个体层变量与结果变量之间的关系。例如，检验家庭社会经济地位（Level-1）对学生成绩（Outcome）的影响程度，是否会受到学校资源（Level-2）的影响。 多层模型（Three-Level and Higher-Level Models）： 随着研究问题的复杂化，数据可能存在三层甚至更多层级的嵌套结构。本书将介绍如何将HLM的思想扩展到更复杂的多层模型，如学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校中。 第三部分：实操指南——应对“关键问题”与“试解” 理论的掌握离不开实践的检验。本书的第三部分将聚焦于在实际应用中可能遇到的各种“关键问题”，并提供“试解”的思路和方法。 模型拟合与模型选择： 讲解如何评估模型的拟合优度，介绍常用的拟合指标（如AIC, BIC），以及如何通过比较不同模型（如随机截距模型 vs. 随机斜率模型）来选择最适合数据的模型。 解释模型参数： 详细指导读者如何解读HLM输出的各种参数，包括固定效应（fixed effects）的估计和意义，以及随机效应（random effects）的方差分量（variance components）的含义，以及如何解释跨层交互项的系数。 处理潜在的数据问题： 数据缺失（Missing Data）： 讨论多层次数据中数据缺失的特点，以及常用的处理方法，如多重插补（Multiple Imputation）。 非正态分布（Non-normal Distributions）： 介绍广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Models, GLMMs），以处理结果变量服从二项分布（如通过/不通过）、泊松分布（如事件发生次数）等非正态分布的情况。 异方差性（Heteroscedasticity）： 讨论在多层次模型中出现异方差性的问题，以及可能的解决方案。 模型评估与推断： 讲解如何进行假设检验，计算置信区间，以及如何基于模型结果进行推断。 软件实现： 虽然本书侧重于方法论，但也会提供如何使用主流统计软件（如R, Stata, SAS等）实现HLM的指导性建议，介绍相应的函数和语法，帮助读者将理论知识转化为实际操作。 常见误区解析： 识别并纠正实践中可能出现的常见理解误区，例如混淆个体效应与群体效应，误读交互项的含义等。 本书的价值与读者受益 《现代工商管理经典教材·多层次模式方法论：阶层线性模式的关键问题与试解》一书，其核心价值在于： 系统性与深度： 它提供了一个关于多层次模式的全面且深入的视角，而非碎片化的知识点。 理论与实践的结合： 在强调方法论严谨性的同时，也兼顾了实际操作中的各种挑战和解决方案。 解决复杂问题的能力： 帮助读者掌握一种能够应对现实世界中普遍存在的层级结构数据的强大分析工具。 提升研究严谨性： 使研究者能够更准确地评估各种因素的影响，得出更可靠、更有说服力的结论。 为进阶研究奠基： 对于希望深入研究高级统计模型，或在特定管理领域（如组织行为、人力资源管理、市场营销、战略管理等）进行实证研究的学者和学生而言，本书是不可或缺的入门与进阶教材。 本书将不仅仅是一本技术手册，更是一次关于如何更精细、更准确地理解和建模复杂现实的思维训练。它将赋能读者，让他们能够更加自信地驾驭数据，洞察隐藏在层级结构背后的深层规律，从而在科学研究和商业实践中做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

我对学术著作的期待，往往在于它能否提供一种“启发式”的学习路径。有时候，一本好书并不是直接告诉你答案，而是通过严谨的论证和清晰的逻辑，让你自己能够触类旁通，掌握解决问题的“思维模式”。《现代工商管理经典教材·多层次模式方法论：阶层线性模式的关键问题与试解》这个书名，给我的感觉就是如此。我看到“关键问题与试解”这几个字，就预感到它不会回避复杂的现实场景，而是会直面那些让许多管理者头疼不已的难题。我猜测，这本书会像一位经验丰富的导师，带领我一步步去剖析这些“关键问题”，并提供一些具有实操性的“试解”方法。即使我不能完全掌握所有的统计学细节，但只要我能理解其核心思想和方法论，我相信就能极大地提升我对商业管理中复杂关系的理解能力，从而在实际工作中做出更明智的判断。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我在尝试理解和应用一些管理学理论时，都觉得有些“隔靴搔痒”，理论上的完美逻辑在实际操作中总会遇到各种意想不到的“噪音”和“干扰”。比如，在评估一个营销策略的效果时，我们往往会考虑客户的个人属性，但又常常忽略了他们所处的群体、地域，甚至更宏观的社会经济环境这些“隐形”的变量。这本书的书名，特别是“多层次模式方法论”和“阶层线性模式”的组合，让我眼前一亮。我预感它能够提供一种新的视角，让我能够系统地、有层次地去考量这些多重影响因素。我设想，这本书会教会我如何辨识和量化不同层级上的影响，从而更精确地理解一个管理决策为何会在某些情境下奏效，而在另一些情境下则不尽如人意。这种能够“分层”理解问题的能力，对于我这样希望将理论与实践更紧密结合的读者来说，无疑是极具吸引力的。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据分析和模型构建充满兴趣的职场人士，但往往觉得现有的统计学教材要么过于理论化，要么缺乏在工商管理领域中的实际应用。当我看到《现代工商管理经典教材·多层次模式方法论：阶层线性模式的关键问题与试解》这个标题时，一种“久旱逢甘霖”的感觉涌上心头。书名中“多层次模式方法论”和“阶层线性模式”精准地指向了我一直以来想要深入探索的研究方向。我非常希望这本书能够像它的名字一样，不仅仅是停留在理论层面，更能深入探讨“关键问题”并提供“试解”。我期待它能为我展示如何在实际的商业环境中，构建和应用阶层线性模型，从而能够更有效地分析那些具有层级结构的数据，比如学生在不同班级、不同学校的学习表现，或者员工在不同部门、不同层级的绩效差异。这种能够将复杂统计方法应用于实际管理情境的指南，对我来说具有巨大的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就给我一种严谨而专业的直觉。当我拿到这本《现代工商管理经典教材·多层次模式方法论：阶层线性模式的关键问题与试解》，立刻被它沉甸甸的分量和纸张的质感所吸引。我是一个对学术研究充满好奇心的业余爱好者，常常在阅读商业案例时，会被其中涉及到的复杂数据分析和模型解读所困扰。虽然我不是专业统计学出身，但对能够帮助我更深入理解商业世界运作规律的工具和方法始终抱有极大的热情。这本书的书名中“多层次模式方法论”和“阶层线性模式”这两个词汇，就立刻引起了我的注意。它们听起来就像是解开一些隐藏在现象背后的逻辑之钥。我猜测，这本书将不仅仅是枯燥的理论堆砌，而是会以一种系统性的方式，引导读者去拆解那些看似混乱的商业现象，揭示其内在的层级关系和影响因素。我非常期待它能在我脑海中建立起一幅清晰的图景，让我能够从更宏观和微观的视角去审视企业管理中的种种挑战，并尝试寻找更具洞察力的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期关注工商管理领域发展的人，我一直在寻找能够帮助我理解“为什么”的工具。很多时候，我们看到现象，学习理论，但却很难解释这些现象背后的深层逻辑。这本书的题目，《现代工商管理经典教材·多层次模式方法论：阶层线性模式的关键问题与试解》，特别是“多层次模式方法论”和“阶层线性模式”这样的表述，立刻吸引了我的注意力。我猜想，这本书将会提供一种系统性的框架，来分析那些受到多重因素，而且这些因素之间存在着层级关系影响的商业问题。例如，一个企业的组织文化，它既受到高层管理者的决策影响，又受到一线员工的工作习惯影响，还可能受到行业整体趋势的影响。这种多层次、跨越不同维度的影响，常常让人难以把握。我期待这本书能够为我揭示如何去解构和分析这些复杂的关系，从而获得更深刻的洞察。