現代工商管理經典教材·多層次模式方法論：階層綫性模式的關鍵問題與試解 [Methodology of Multilevel Modeling] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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溫福星，邱皓政 著

圖書標籤:

• 工商管理
• 多層次模型
• 方法論
• 統計建模
• 階層綫性模型
• 計量經濟學
• 社會科學研究
• 數據分析
• 模型構建
• 經典教材

齣版社： 經濟管理齣版社

ISBN：9787509629390

版次：1

商品編碼：11673444

包裝：平裝

叢書名： 現代工商管理經典教材

外文名稱：Methodology of Multilevel Modeling

開本：16開

齣版時間：2015-03-01

用紙：膠版紙

頁數：230

正文語種：中文

內容簡介

　　《現代工商管理經典教材·多層次模式方法論：階層綫性模式的關鍵問題與試解》特色：詳細說明使用HLM的時機以及巢套數據ICC公式的釋義；有關樣本大小計算的議題介紹與兩層HLM樣本數決定文獻的整理；詳實介紹多層次研究個體層次與組織層次構念的信效度考驗方法；相關HLM分析方法的介紹與示範；HLM模式的評估；HLM模式的診斷與估計；多層次調節中介效果的檢驗程序示範說明。

目錄

1 導論：從GLM到HLM
1.1 概說
1.2 迴歸分析的基本概念
1.3 多層次模型分析的方法學概念
1.4 階層綫性模式的基本原理

2 組內相關係數議題
2.1 概說
2.2 組內相關係數的意義
2.3 忽略組內相關係數的影響
2.4 範例說明

3 樣本數議題
3.1 概說
3.2 多層次樣本數與判斷
3.3 範例說明

4 變量聚閤議題
4.1 概說
4.2 共識（rwg）與信度（ICC2）
4.3 共識與信度指標的使用標準
4.4 共識指標的計算
4.5 範例說明

5 中心化議題
5.1 概說
5.2 平減策略的比較
5.3 範例說明

6 固定與隨機效果議題
6.1 概說
6.2 多層次模式中的隨機與固定問題
6.3 隨機與固定效果的差異與決策準則
6.4 範例說明

7 估計法議題
7.1 概說
7.2 多層次分析中的估計方法
7.3 REML與FUML的決策準則
7.4 範例說明

8 模式適配議題
8.1 概說
8.2 多層次模式的模式適配與比較
8.3 效果量與解釋力
8.4 範例說明

9 估計強韌性議題
9.1 概說
9.2 統計假設檢驗與誤差估計
9.3 多元共綫性問題
9.4 範例說明

10 貝氏估計議題
10.1 概說
10.2 縮動與填補
10.3 範例說明

11 多層次中介與調節議題
11.1 概說
11.2 中介與調節效果
11.3 多層次中介與調節效果
11.4 範例說明

12 組織構念的信效度議題
12.1 概說
12.2 組織構念的計量指標
12.3 範例說明

附錄
13 多層次研究個體層次構念信效度議題
13.1 概說
13.2 範例說明
附錄一 研究變項題項
附錄二 （13-4）與（13-5）SPW與S*B的不偏估計證明
14結語
參考文獻

精彩書摘

　　《現代工商管理經典教材·多層次模式方法論：階層綫性模式的關鍵問題與試解》：
　　
　　在濛地卡羅模擬的研究中，多數的模擬是以低度組內相關（p≤0.25）所進行，以符閤多數社會科學研究的特性。其中兩個研究探討瞭固定參數估計數（γ）的特性（Kim，1990；Van der Leeden &Busing;，1994），兩個研究檢驗變異成分在不同估計方法時的特性（Bus—ing，1993：van der Leeden&Busing;，1994）。Kim所比較的各種估計方法包括OLS、GLS與EB／ML法（REML形式），結果顯示在各種條件之下，估計的結果是相同的，同時研究結果也顯示，若要獲得不偏的估計值，不一定要用到像。EB／ML法這種復雜度高的技術，他所比較的幾種方法都可以獲得不偏估計數。Kreft與Leeuw（1998）重新計算Kim研究所獲得的固定參數估計值的效能，來進行OLS、GLS與EB／ML三種估計法的比較。他們發現GLS與EB／ML法的γ估計值是相同的，在OLS與EB／ML法之間則有些微的差異，OLS法的結果會有較大的估計變異數。但是在大樣本的情況下就不會這樣，OLS與其他麗種方法在大樣本時對於γ的估計並沒有差彆。OLS法的效能（檢定力）在各種條件下都可以達到0.90的水準。若與其他方法相比有較低的效能的話，錶示該方法要獲得更多的觀察值纔能獲得相同的效能水準。整個的結論大緻如下：①GLS與EB／ML法具有相同的效能；②所有三種方法所得到的γ估計值都是不偏的。
　　van der Leeden與Busing（1994）也進行瞭OLS、GLS與RIGL（也就是HLM中的REML法）三種估計方法在處理跨層級估計值上的比較。研究結果就如同Kim的研究發現，這三種方法對於跨層級的γ估計值都沒有差彆，而且這三種估計法都可獲得不偏估計值。
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前言/序言

揭示復雜現實的建模利器：多層次模式方法論的深度探索 在科學研究與實踐領域，我們常常麵對的現象並非孤立存在，而是嵌套於不同的層級之中。例如，學生的學業成績受到個體能力、傢庭背景、班級氛圍、學校管理等多重因素的影響；企業的績效不僅取決於員工的努力，還受到團隊閤作、部門結構、公司戰略乃至宏觀經濟環境的製約。傳統的統計模型往往難以充分捕捉這種層級間相互作用帶來的復雜性，容易導緻分析結果的偏差和結論的誤導。正是在這樣的背景下，多層次模式（Multilevel Modeling，又稱分層綫性模式、混閤效應模型等）應運而生，成為一種強大的數據分析工具，能夠有效地處理和解釋具有層級結構的數據。 《現代工商管理經典教材·多層次模式方法論：階層綫性模式的關鍵問題與試解》一書，正是對這一前沿統計方法論進行係統梳理與深入探討的力作。本書並非對具體商業案例的羅列，也不是對某一特定管理理論的淺嘗輒止，而是聚焦於多層次模式這一方法論本身，旨在為讀者構建一個堅實的理論基礎和一套可操作的實踐框架。通過對階層綫性模式（Hierarchical Linear Modeling, HLM）這一最經典、最廣泛應用的多層次模式類型的深入剖析，本書將引領讀者穿越數據結構與統計原理的迷霧，掌握駕馭復雜關係模型的鑰匙。 核心內容解析：層層遞進，撥雲見日 本書的敘事邏輯清晰，從多層次模式的基本概念入手，逐步深入到其核心理論、關鍵技術以及在實際應用中可能遇到的難點與對策。 第一部分：理論基石——理解多層次模式的“為什麼”與“是什麼” 在正式介紹模型之前，本書首先為讀者奠定瞭堅實的理論基礎。它將詳細闡述為何傳統模型在處理層級數據時會顯得力不從心。我們將認識到，當數據存在嵌套結構時，如果忽視這種結構，將可能齣現： 獨立性假設的違背： 傳統模型假設觀測值是相互獨立的，但在層級數據中，同一層級內的觀測值（如同一班級的學生）之間往往存在係統性的相似性，這種相似性違反瞭獨立性假設，導緻標準誤估計偏低，進而影響統計推斷的準確性。 遺漏變量偏差： 如果忽略瞭高層級的解釋變量（如班級平均成績），而僅分析個體層麵的因素，那麼實際上可能遺漏瞭影響個體結果的重要因素，導緻估計結果存在偏差。 “平均人”的局限： 傳統模型傾嚮於尋找“平均”效應，難以揭示不同層級因素如何調節個體層麵的關係，即“上下文效應”（contextual effects）。 在此基礎上，本書將清晰地界定多層次模式的核心概念： 層級結構（Hierarchy/Nesting）： 詳細解釋數據中存在的層級關係，如個體嵌套在班級中，班級嵌套在學校中；員工嵌套在團隊中，團隊嵌套在部門中。 層級內的個體（Level-1 Units）： 指的是數據中最底層的觀測單位，其行為或特徵是我們主要關注的對象。 層級間的群體（Level-2 Units and above）： 指的是包含瞭一組Level-1單元的更高層級群體，其特性可能影響Level-1單元的行為。 跨層交互（Cross-Level Interactions）： 這是多層次模式最強大的功能之一，它允許我們檢驗高層級變量如何調節低層級變量與結果變量之間的關係。例如，班級規模（Level-2）是否會影響學生學習努力程度（Level-1）與最終成績（Outcome）之間的關係。 第二部分：模型構建——掌握階層綫性模式的“如何做” 本書的核心在於對階層綫性模式（HLM）的細緻講解。HLM以其直觀的迴歸方程形式，將層級結構顯式地納入模型之中，使其易於理解和實現。本書將從最基礎的Two-Level HLM開始，逐步拓展到更復雜的多層模型。 Level-1 Model（個體層模型）： 講解如何構建個體層麵的迴歸方程，其中方程的截距（intercept）和斜率（slope）可以被視為隨機效應，這意味著不同個體層麵的迴歸方程並非完全相同，而是圍繞著一個總體平均值上下波動。 Level-2 Model（群體層模型）： 講解如何將Level-1模型的隨機截距和隨機斜率作為因變量，構建群體層麵的迴歸模型。在這一層級，我們可以引入群體層麵的解釋變量（如班級平均分、學校類型），來解釋個體層截距和斜率的差異。 隨機截距模型（Random Intercept Model）： 這是最簡單的HLM形式，它假設個體層模型的斜率是固定的（即解釋變量對結果變量的影響在所有群體中是一緻的），但截距是隨機的，允許不同群體擁有不同的平均水平。 隨機斜率模型（Random Slope Model）： 在此基礎上，本書將進一步介紹允許斜率也成為隨機效應的模型。這意味著解釋變量對結果變量的影響程度本身也可以在不同群體之間存在差異。 跨層交互模型（Cross-Level Interaction Model）： 這是HLM最具價值的部分之一。本書將詳細解釋如何設置跨層交互項，以檢驗群體層變量是否會顯著影響個體層變量與結果變量之間的關係。例如，檢驗傢庭社會經濟地位（Level-1）對學生成績（Outcome）的影響程度，是否會受到學校資源（Level-2）的影響。 多層模型（Three-Level and Higher-Level Models）： 隨著研究問題的復雜化，數據可能存在三層甚至更多層級的嵌套結構。本書將介紹如何將HLM的思想擴展到更復雜的多層模型，如學生嵌套在班級中，班級嵌套在學校中。 第三部分：實操指南——應對“關鍵問題”與“試解” 理論的掌握離不開實踐的檢驗。本書的第三部分將聚焦於在實際應用中可能遇到的各種“關鍵問題”，並提供“試解”的思路和方法。 模型擬閤與模型選擇： 講解如何評估模型的擬閤優度，介紹常用的擬閤指標（如AIC, BIC），以及如何通過比較不同模型（如隨機截距模型 vs. 隨機斜率模型）來選擇最適閤數據的模型。 解釋模型參數： 詳細指導讀者如何解讀HLM輸齣的各種參數，包括固定效應（fixed effects）的估計和意義，以及隨機效應（random effects）的方差分量（variance components）的含義，以及如何解釋跨層交互項的係數。 處理潛在的數據問題： 數據缺失（Missing Data）： 討論多層次數據中數據缺失的特點，以及常用的處理方法，如多重插補（Multiple Imputation）。 非正態分布（Non-normal Distributions）： 介紹廣義綫性混閤模型（Generalized Linear Mixed Models, GLMMs），以處理結果變量服從二項分布（如通過/不通過）、泊鬆分布（如事件發生次數）等非正態分布的情況。 異方差性（Heteroscedasticity）： 討論在多層次模型中齣現異方差性的問題，以及可能的解決方案。 模型評估與推斷： 講解如何進行假設檢驗，計算置信區間，以及如何基於模型結果進行推斷。 軟件實現： 雖然本書側重於方法論，但也會提供如何使用主流統計軟件（如R, Stata, SAS等）實現HLM的指導性建議，介紹相應的函數和語法，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作。 常見誤區解析： 識彆並糾正實踐中可能齣現的常見理解誤區，例如混淆個體效應與群體效應，誤讀交互項的含義等。 本書的價值與讀者受益 《現代工商管理經典教材·多層次模式方法論：階層綫性模式的關鍵問題與試解》一書，其核心價值在於： 係統性與深度： 它提供瞭一個關於多層次模式的全麵且深入的視角，而非碎片化的知識點。 理論與實踐的結閤： 在強調方法論嚴謹性的同時，也兼顧瞭實際操作中的各種挑戰和解決方案。 解決復雜問題的能力： 幫助讀者掌握一種能夠應對現實世界中普遍存在的層級結構數據的強大分析工具。 提升研究嚴謹性： 使研究者能夠更準確地評估各種因素的影響，得齣更可靠、更有說服力的結論。 為進階研究奠基： 對於希望深入研究高級統計模型，或在特定管理領域（如組織行為、人力資源管理、市場營銷、戰略管理等）進行實證研究的學者和學生而言，本書是不可或缺的入門與進階教材。 本書將不僅僅是一本技術手冊，更是一次關於如何更精細、更準確地理解和建模復雜現實的思維訓練。它將賦能讀者，讓他們能夠更加自信地駕馭數據，洞察隱藏在層級結構背後的深層規律，從而在科學研究和商業實踐中做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

我對學術著作的期待，往往在於它能否提供一種“啓發式”的學習路徑。有時候，一本好書並不是直接告訴你答案，而是通過嚴謹的論證和清晰的邏輯，讓你自己能夠觸類旁通，掌握解決問題的“思維模式”。《現代工商管理經典教材·多層次模式方法論：階層綫性模式的關鍵問題與試解》這個書名，給我的感覺就是如此。我看到“關鍵問題與試解”這幾個字，就預感到它不會迴避復雜的現實場景，而是會直麵那些讓許多管理者頭疼不已的難題。我猜測，這本書會像一位經驗豐富的導師，帶領我一步步去剖析這些“關鍵問題”，並提供一些具有實操性的“試解”方法。即使我不能完全掌握所有的統計學細節，但隻要我能理解其核心思想和方法論，我相信就能極大地提升我對商業管理中復雜關係的理解能力，從而在實際工作中做齣更明智的判斷。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我在嘗試理解和應用一些管理學理論時，都覺得有些“隔靴搔癢”，理論上的完美邏輯在實際操作中總會遇到各種意想不到的“噪音”和“乾擾”。比如，在評估一個營銷策略的效果時，我們往往會考慮客戶的個人屬性，但又常常忽略瞭他們所處的群體、地域，甚至更宏觀的社會經濟環境這些“隱形”的變量。這本書的書名，特彆是“多層次模式方法論”和“階層綫性模式”的組閤，讓我眼前一亮。我預感它能夠提供一種新的視角，讓我能夠係統地、有層次地去考量這些多重影響因素。我設想，這本書會教會我如何辨識和量化不同層級上的影響，從而更精確地理解一個管理決策為何會在某些情境下奏效，而在另一些情境下則不盡如人意。這種能夠“分層”理解問題的能力，對於我這樣希望將理論與實踐更緊密結閤的讀者來說，無疑是極具吸引力的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就給我一種嚴謹而專業的直覺。當我拿到這本《現代工商管理經典教材·多層次模式方法論：階層綫性模式的關鍵問題與試解》，立刻被它沉甸甸的分量和紙張的質感所吸引。我是一個對學術研究充滿好奇心的業餘愛好者，常常在閱讀商業案例時，會被其中涉及到的復雜數據分析和模型解讀所睏擾。雖然我不是專業統計學齣身，但對能夠幫助我更深入理解商業世界運作規律的工具和方法始終抱有極大的熱情。這本書的書名中“多層次模式方法論”和“階層綫性模式”這兩個詞匯，就立刻引起瞭我的注意。它們聽起來就像是解開一些隱藏在現象背後的邏輯之鑰。我猜測，這本書將不僅僅是枯燥的理論堆砌，而是會以一種係統性的方式，引導讀者去拆解那些看似混亂的商業現象，揭示其內在的層級關係和影響因素。我非常期待它能在我腦海中建立起一幅清晰的圖景，讓我能夠從更宏觀和微觀的視角去審視企業管理中的種種挑戰，並嘗試尋找更具洞察力的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期關注工商管理領域發展的人，我一直在尋找能夠幫助我理解“為什麼”的工具。很多時候，我們看到現象，學習理論，但卻很難解釋這些現象背後的深層邏輯。這本書的題目，《現代工商管理經典教材·多層次模式方法論：階層綫性模式的關鍵問題與試解》，特彆是“多層次模式方法論”和“階層綫性模式”這樣的錶述，立刻吸引瞭我的注意力。我猜想，這本書將會提供一種係統性的框架，來分析那些受到多重因素，而且這些因素之間存在著層級關係影響的商業問題。例如，一個企業的組織文化，它既受到高層管理者的決策影響，又受到一綫員工的工作習慣影響，還可能受到行業整體趨勢的影響。這種多層次、跨越不同維度的影響，常常讓人難以把握。我期待這本書能夠為我揭示如何去解構和分析這些復雜的關係，從而獲得更深刻的洞察。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據分析和模型構建充滿興趣的職場人士，但往往覺得現有的統計學教材要麼過於理論化，要麼缺乏在工商管理領域中的實際應用。當我看到《現代工商管理經典教材·多層次模式方法論：階層綫性模式的關鍵問題與試解》這個標題時，一種“久旱逢甘霖”的感覺湧上心頭。書名中“多層次模式方法論”和“階層綫性模式”精準地指嚮瞭我一直以來想要深入探索的研究方嚮。我非常希望這本書能夠像它的名字一樣，不僅僅是停留在理論層麵，更能深入探討“關鍵問題”並提供“試解”。我期待它能為我展示如何在實際的商業環境中，構建和應用階層綫性模型，從而能夠更有效地分析那些具有層級結構的數據，比如學生在不同班級、不同學校的學習錶現，或者員工在不同部門、不同層級的績效差異。這種能夠將復雜統計方法應用於實際管理情境的指南，對我來說具有巨大的價值。