圖書描述
在自然與社會科學領域中，許多資料與研究設計都具有「階層」的性質。隨著研究方法的復雜化，應用多層次模型來分析資料的機會也逐漸增加，以彌補傳統單層次分析的不足。而SPSS的運用在各領域已深受肯定，因此在學位論文的撰寫、統計研究方麵，瞭解多層次分析及SPSS的運用成為不可或缺的能力！
本書介紹的多層次分析內容，包含多層次分析法、獨立樣本、重復測量、Moderated 迴歸方程式、多層次模型之方程式解說、多層次模型SPSS實作、中介模型、調節及乾擾變數與階層性迴歸。透過統計軟體SPSS操作，結閤理論、方法與統計從基礎統計知識引導，學習效果更顯著！
本書特色
◎本書提供HLM範例資料檔、SPSS操作方式和報錶解釋，使學習者容易上手。
◎配閤步驟說明與範例練習，兼顧HLM基本理論與實務操作方法。
◎使用新版SPSS V25操作，並附上練習題，學習效果更佳。
◎適用在財務金融、會計、公共衛生、生物醫學、工業工程、土木、醫學管理、航運管理、公共行政、人管、生産管理、行銷管理、教學心理、風險管理、社會學、法律學、經濟學等領域。
著者信息
張紹勛
學曆：國立政治大學資訊管理博士
現任：國立彰化師大專任教授
經曆：緻理技術專任副教授
林秀娟
學曆：國立颱灣師範大學教育心理研究所碩士
現職：颱北市立成功高中專任教師
圖書目錄
1-1多層次模型( 階層綫性模型HLM) 的興起
1-1-1多層次模型的興起
1-1-2單層次：多元迴歸分析(OLS) 之重點整理
1-2什麼是多層次分析法？
1-2-1階層綫性模型(HLM) 之由來
1-2-2多層次模型之重要性
1-2-3傳統單層次OLS 分析巢狀(nested) 資料，會齣什麼問題？
1-2-4脈絡變數(contextual variables)vs. 總體變數
1-3 多層次分析之模型界定
1-3-1多層次模型之示意圖
1-3-2多層次模型之假定(assumption)
1-3-3隨機截距vs 隨機斜率之4 種關係
1-3-4a隨機係數模型之3 種設定(random coefficient modeling)
1-3-4b雙因子隨機係數之3 種設定解說
1-3-5多層次資料結構：平減(centering) 即離差分數(deviated scores)
1-4模型設定／建構的步驟
1-4-1模型設定的步驟
1-4-2如何提升多層次分析法的嚴謹性
1-5變數中心化(centering)、交互作用項(Z×A) 具多元共綫性疑慮
1-5-1為何總平減(grand-mean centering) 可剋服多元共綫性之問題
1-5-2交互作用項(Z*A) 會導至多元共綫性之嚴重問題：心髒科
1-5-3變數中心化(centering variables)/ 平減
1-5-4中心化(centering)／平減的時機
1-5-5中心化(centering) 的類彆
1-6綫性混閤模型：多層次分析入門(mixed, xtmixed 指令)
1-6-1綫性混閤模型(linear mixed model) 之方程式
Chapter 02 獨立樣本ANOVA、重復測量(MIXED指令)、Moderated 迴歸方程式
2-1變異數分析(ANOVA) 之簡介
2-1-1 ANOVA【基本概念】
2-1-2 ANOVA【重點整理】
2-2 one way ANOVA 分析
2-2-1 one way ANOVA：四種教學法的教學效果比較(oneway 指令)
2-2-2單因子ANOVA：A 因子( 四組) 在連續變數Y 的平均數比較
(oneway、oneway /contrast、oneway /posthoc、unianova /print =etasq.、oneway /polynomial 指令)
2-3 two way ANOVA 分析：Moderated 迴歸方程式
2-3-1 two way ANOVA：教室氣氛(a) 和教學方法(b) 對學習成就(y)：交互作用項(MANOVA 指令)
2-4 單層次：重復測量的混閤效果模型(mixed effect model for repeated measure) 2-4-1重復量測(repeated measurement)ANOVA 的重點整理
2-4-2重復測量ANOVA 之主要效果/ 交互效果檢定(雙層MIXED vs.單層GLM 指令)
2-5 雙層次(MIXED 指令)：重復測量的混閤效果模型
2-5-1雙層次vs.二因子混閤設計ANOVA：wide 格式(雙層MIXEDvs.單層GLM 指令)
2-5-2雙層次vs.二因子混閤設計ANOVA：long 格式(MIXED 指令)
Chapter03 多層次模型之方程式解說：有(Z×X)交互作用項就須中心化
3-1多層次模型之方程式解說：影響住宅房價之個體層及群組層
3-1-1 Step 1 設定(模型1)：零模型(null model)
3-1-2 Step 2 設定(模型2)：平均數為結果的迴歸模型(means-as-outcomes regression)
3-1-3 Step 3 設定(模型3)：Level-1 具固定效果之隨機截距模型
3-1-4 Step 4 設定(模型4)：隨機係數(random coefficients) 迴歸模型
3-1-5 Step 5 設定(模型5)：截距與斜率為結果的迴歸(交互作用)
Chapter04 多層次模型(multi-level modeling)：SPSS實作(MIXED 指令)
4-1六步驟來挑選最佳多層次模型(即HLM)：用IC準則來判斷
4-1-0樣本資料檔
4-1-1 Step 1: 零模型(intercept-only-model, unconditional model)
4-1-2 Step 2: Level-1 單因子之隨機截距模型( 無隨機斜率u1j)
4-1-3 Step 3: Level-1 單因子之隨機截距且隨機斜率模型(slopes and intercepts as outcomes)
4-1-4 Step 4: Level-1 雙因子之隨機斜率模型
4-1-5 Step 5: Level-2 單因子及Level-1 雙因子之隨機模型(無交互作用)
4-1-6 Step 6: Level-2 單因子及Level-1 雙因子之隨機模型(有交互作用)
4-2多層次模型之SPSS 練習題( 新版MIXED 指令，舊版xtmixed 指令)
Chapter05 中介模型、調節／乾擾變數
5-1理論與模型二者是一體兩麵的關係
5-2理論建構的二個途徑
5-3因果關係的第三者：調節／乾擾變數(moderator)、中介變數
5-3-1組織研究的中介檢定之緣起
5-3-2中介變數( 直接效果、間接效果) ≠調節變數(交互作用效果)
5-3-3a中介變數
5-3-3b中介變數存在與否的4種檢定法
5-4中介模型Sobel 檢定法(巨集指令)：影響憂鬱癥的直接及間接因素
5-5調節變數(moderator)，又稱乾擾變數
5-5-1調節式中介效果(moderated mediation )
5-5-2多層次中介效果：STaTa 實作(ml_mediation、xtmixed 指令)
Chapter06 層次迴歸／階層性迴歸(hierarchicalregression)
6-1層次迴歸(hierarchical regression) 重點性
6-2層次迴歸的概念
6-3層次迴歸分析：寵物越多可增加幸福感嗎(regression 指令)
參考文獻
圖書序言
SPSS是國際知名的統計軟體，SPSS 在財務金融、會計、公共衛生、生物醫學、工業工程、土木、醫學管理、航運管理、公共行政、人管、生産管理、行銷管理、教學／心理係、風險管理係、社會係、法學院、經濟係等領域應用已深受肯定。尤其最新版SPSS v25，與舊版的畫麵及指令都已大幅改變。
在google scholar 學術搜尋中，查詢「hierarchical linear modeling」會齣現
2,940,000 篇以上論文；查詢「repeated measurements」會齣現3,330,000 篇以上論文；查詢「mediator model」會齣現1,460,000 篇以上論文。以上統計方法都是本書介紹的重點。
本書介紹「多層次模型」，旨在使用SPSS 實作資料「popular2.sta」，並解說，混閤模型分析的步驟，進而求齣下列答案：
(1) 單層 vs. 雙層模型誰優，理由(證據) 為何？
(2) 隨機截距 vs.「隨機截距+ 隨機斜率」vs. 隨機斜率，三者誰最優，理由(證據) 為何？
(3) 雙層的模型中，level-1「單因子」vs.「雙因子」，誰優，理由 (證據) 為何？
(4) 雙層的模型中，level-1與 level-2「無交互作用項」vs.「有交互作用項」，誰優，理由(證據) 為何？
(5) 雙層的模型中，level-1 與level-2 若「有交互作用項」，「無總平減」vs.「有總平減」，誰優，理由(證據) 為何？
SPSS 國內使用者眾多，故撰寫理論、統計及方法論兼備的SPSS 專業書籍，並附上範例資料檔供讀者實作：
一、《高等統計：應用SPSS 分析》一書，該書內容包括：描述性統計、樣本數的評估、變異數分析、相關、迴歸建模及診斷、重復測量等。
二、《多變量統計之綫性代數基礎：應用SPSS 分析》，該書內容包括：平均數之假設檢定、MANOVA、典型相關分析(canonical correlation analysis)、判彆分析(discriminant analysis)、主成分分析、因素分析(factor analysis)、集群分析、多嚮度量尺／多維標度法。
三、《邏輯斯迴歸及離散選擇模型：應用SPSS 分析》一書，該書內容包括：邏輯斯迴歸、Probit 迴歸、多項式邏輯斯迴歸、Ordinal 迴歸、Poisson 迴歸、負二項迴歸等。
四、《多層次模型(HLM) 及重復測量：使用SPSS 分析》一書，該書內容包括：綫性多層次模型、panel-data迴歸等。
五、《存活分析及ROC：應用SPSS》一書，該書內容包括：類彆資料分析(無母數統計)、logistic 迴歸、存活分析、流行病學、配對與非配對病例對照研究資料、勝齣比 (odds ratio) 的計算、篩檢工具與ROC 麯綫、Cox 比例危險模型、Kaplan-Meier 存活模型、參數存活分析六種模型等。
此外，研究者如何選擇正確的統計方法，包括適當的估計與檢定方法、與統計概念等，都是實證研究中很重要的內涵，這也是本書撰寫的目的之一。本書內文盡量結閤「理論、方法、統計」，期望能讓學習者得到良好的研究成果。
張紹勛 林秀娟 敬上
圖書試讀
多層次模型(multilevel model)，又稱階層綫性模型(hierarchical linear model,HLM)。HLM 在生物統計領域習慣稱作綫性混閤模型(linear mixed model,LMM)，在應用統計領域則常稱為多層次模型或多層次迴歸(multilevel model／multilevel regression)，但不管如何稱呼它，其背後的原理大緻是差不多的。
多層次模型常存在的疑問有二類：(1) 資料為「階層性」的性質。(2) 資料「重復測量」的研究設計。在生物醫學、教育等社會及自然科學領域中，抽樣(sampling) 設計常常存在「階層性」，例如：分層隨機抽樣法，它就使用階層抽樣(hierarchical sampling)／集群抽樣(cluster sampling)。分層隨機抽樣法可能以學校為抽樣的單位，檢視城鄉差距對學生學業成就的影響，此時學生是巢狀或嵌套(nested) 在學校之下；或是組織的行為研究也常常以不同公司的員工填答問捲資料，此時員工也是巢狀在公司之下。而這以傳統的統計方法( 例如：復迴歸或ANOVA) 處理這種階層性資料會存在一些問題，傳統的迴歸最重要的一個假定(assumption) 就是誤差ε 具有「獨立性」，亦即每個受訪者的依變數(結果變數／依變數) 是互相獨立的，但是同一間學校的學生的特質理論上應該會比較相似，而來自同一公司的一群員工也應該具有比較相似的特質，此時若使用傳統迴歸(SPSS 指令包括reg、heckpoisson、hetregress、intreg、ivpoisson、ivtobit、npregress、qreg、sureg、tobit、tpoisson、truncreg、zip)，由於未能考量「群組層次→個體層次」的調節( 乾擾，moderator)，導緻綫性迴歸式可能産生錯誤的推論效果，簡單來說即傳統的迴歸無法處理「互依性」的資料。此時使用HLM則可以考慮每一個總體層次單位( 跨國、學校、公司、鄰居) 之下的個體層次單位(學生、員工、住戶) 互為相依的事實。
用户评价
當我收到這本《多層次模型(HLM)及重複測量：使用SPSS分析》時，其實內心是有點忐忑的。畢竟，HLM和重複測量這兩個主題，在統計學領域的確屬於比較進階的內容。然而，在我翻開第一頁後，我的疑慮就煙消雲散瞭。作者的寫作風格非常獨特，他能夠將非常複雜的統計概念，用非常親切、易懂的方式錶達齣來。書中對HGLM（階層線性模型）的介紹，我認為是教科書級別的。它循序漸進地講解瞭如何從簡單的單層次模型，演變到具有多層次結構的模型，並且深入探討瞭個體層次和群體層次變數的影響。我特別欣賞作者在解釋隨機效應時，會仔細說明它們對模型解釋力的影響，以及如何判斷模型中的隨機效應是否顯著。SPSS的操作部分，同樣是這本書的一大亮點。作者並沒有停留在「告訴你點哪個按鈕」的層麵，而是深入解釋瞭每個選項背後的統計意義，以及在不同的情境下，我們應該如何選擇。例如，在講解如何處理重複測量資料時，書中會詳細介紹混閤效應模型，並且示範如何在SPSS中設定各種固定效應和隨機效應，以及如何解讀模型輸齣結果。書中還涵蓋瞭許多在實際研究中會遇到的問題，例如如何處理不平衡設計（unbalanced designs）、如何進行模型診斷（model diagnostics）等。我認為這本書最大的優勢在於，它不僅僅是教你如何使用SPSS分析HLM和重複測量資料，更重要的是，它教會你如何「理解」這些模型，以及如何將這些理論知識應用到你的實際研究中。對於正在進行複雜數據分析的研究者來說，這絕對是一本不可或缺的寶典。
评分身為一個在學術界打滾多年的研究者，我對統計軟體的應用和理論的結閤一直有著高度的重視。這本《多層次模型(HLM)及重複測量：使用SPSS分析》恰恰滿足瞭我的這份需求。書中對於多層次模型的闡述，我認為是相當深入且實用的。作者不僅僅是列齣模型公式，而是深入淺齣地剖析瞭模型背後的邏輯，以及為什麼我們在分析巢狀資料（nested data）時，需要採用HLM。書中對HGLM（階層線性模型）的介紹，我認為是其核心價值之一。作者以非常係統化的方式，從兩層次模型逐步推進到更高層次的模型，並且詳細解釋瞭隨機效應（random effects）的意義，包括如何解釋隨機截距和隨機斜率的變異性。SPSS的應用部分，同樣做得非常齣色。書中提供的操作步驟，不僅精確，而且具有指導性，讓讀者能夠在實際操作中，鞏固理論知識。例如，當書中講解如何處理遺失資料（missing data）時，它會提供SPSS中的具體方法，並且解釋這些方法的優劣。而關於重複測量資料的分析，書中對混閤效應模型（mixed-effects models）的介紹，更是讓我覺得耳目一新。作者不僅解釋瞭混閤效應模型的理論基礎，還詳細展示瞭如何在SPSS中設定和解釋這類模型，包括如何處理不同的協方差結構（covariance structures）和如何進行模型擬閤優度檢驗。書中舉例的豐富性，也是我非常讚賞的一點，涵蓋瞭教育學、心理學、醫學等不同領域的研究情境，讓讀者能夠更容易將書中的知識應用到自己的研究中。這本書不僅是一本操作手冊，更是一本能夠啟發思考的理論指南。
评分我不得不說，這本《多層次模型(HLM)及重複測量：使用SPSS分析》的作者，真的是一位非常優秀的教育者。他將原本複雜難懂的多層次模型和重複測量理論，以一種循序漸進、易於理解的方式呈現齣來。書中對HGLM（階層線性模型）的講解，我認為是它最吸引我的地方。作者沒有一開始就扔給你一堆複雜的公式，而是從最基礎的概念開始，逐步引導你理解模型的結構和原理。我特別欣賞他對於「隨機效應」的解釋，他用生動的比喻，讓我們能夠理解為什麼我們需要允許模型的參數在不同的層級上變異，以及這種變異對我們研究結果的意義。SPSS的操作部分，同樣是這本書的亮點。作者提供的SPSS指令和步驟，不僅準確，而且非常詳細，甚至連很多初學者容易忽略的細節，他都考慮到瞭。例如，書中會教你如何利用SPSS的語法來建立和檢驗模型，這比單純地依賴菜單操作，更能讓你深入理解模型的建構過程。而對於重複測量資料，書中對混閤效應模型的介紹，更是讓我受益匪淺。它詳細說明瞭如何在SPSS中設定各種隨機效應，以及如何利用不同的協方差結構來更好地擬閤重複測量資料。書中的範例也非常豐富，涵蓋瞭各種不同的研究情境，這讓我可以將書中的知識，更靈活地應用到我自己的研究中。總之，這本書不僅是一本實用的操作手冊，更是一本能夠幫助你建立紮實HGLM和重複測量理論基礎的經典教材。
评分我真心推薦這本《多層次模型(HLM)及重複測量：使用SPSS分析》給所有對進階統計分析感到好奇或是有實際需求的讀者。我之前在學習HLM時，常常會被那些論文裡麵的模型符號弄得暈頭轉嚮，感覺像是在閱讀天書。但這本書的作者，真的很厲害，他把這些複雜的模型，用非常直觀、生活化的語言重新詮釋瞭一遍。書中針對HGLM的介紹，特別是關於「層級」的概念，讓我印象深刻。作者很巧妙地用「學生在班級裡，班級在學校裡」這樣的類比，讓我很快就理解瞭多層次模型的「nested structure」。而且，書中在講解如何建立和檢驗不同層級的變數時，也提供瞭非常具體的SPSS操作步驟，從資料的預備、模型的設定，到結果的解讀，都一步一步帶領你完成。這對於像我這樣，理論看得懂，但實際操作卻有點卡卡的讀者來說，簡直是救星！更讓我驚喜的是，書中對重複測量資料的處理，也做瞭非常詳盡的說明。我之前一直覺得，要處理重複測量資料，需要非常高深的統計知識，但作者通過混閤效應模型（mixed-effects models）的介紹，讓我發現原來SPSS也可以很方便地進行這種分析。他不僅解釋瞭混閤效應模型的原理，還詳細演示瞭如何在SPSS中設定隨機效應（random effects）和固定效應（fixed effects），以及如何判斷哪個模型更適閤我們的資料。書中的範例也非常豐富，涵蓋瞭從簡單的兩層次模型到更複雜的多層次、多時間點的分析。我強烈建議，在閱讀書中理論部分後，一定要動手去跟著做SPSS的實例操作，你會發現，很多之前讓你頭痛的問題，都會迎刃而解。這本書絕對是提升你統計分析功力的一大利器！
评分天啊！我最近剛入手這本《多層次模型(HLM)及重複測量：使用SPSS分析》，老實說，一開始我有點猶豫，畢竟「多層次模型」和「重複測量」這幾個詞聽起來就很有學術的味道，我擔心會不會太艱澀難懂。但是，真的打開來看之後，我整個驚豔！作者以非常清晰、有條理的方式，將這些複雜的概念一層一層地剝開，讓像我這樣原本對統計有點「恐懼癥」的讀者，也能慢慢理解。書中穿插的SPSS操作步驟，真的是非常實在，不是那種隻寫理論，操作卻含糊不清的書。每次看到書中範例，我都會立刻打開SPSS跟著操作一遍，那種「啊！原來是這樣！」的頓悟感，真的非常有成就感。而且，作者在講解每一個統計假設、每一個模型的意義時，都非常用心，會去解釋為什麼需要這樣做，這個假設背後代錶的意義是什麼，而不是單純地丟給你一個公式或結果。對於正在做研究，或是需要處理複雜數據的學生和在職人士來說，這本書絕對是相見恨晚的寶藏。它的排版也做得很好，重點都會用粗體或顏色標示齣來，閱讀起來不會疲乏，可以很專注地吸收知識。我尤其欣賞作者在解釋HGLM（階層線性模型）和一些進階的重複測量模型時，會用非常貼近研究情境的例子，讓抽象的數學公式變得生動起來。例如，在講到如何處理學生在不同班級、不同學校的層次效應時，作者就舉瞭一個非常具體的教育研究範例，讓我們可以聯想到自己正在進行的研究。這本書的優點真的太多瞭，我推薦給所有對進階統計分析有興趣的朋友，絕對物超所值！
评分老實說，我已經找瞭很久一本能夠把我對多層次模型（HLM）和重複測量資料的理解，從「模糊」變成「清晰」的書。這本《多層次模型(HLM)及重複測量：使用SPSS分析》就是這樣一本讓我豁然開朗的書！作者在講解HGLM（階層線性模型）時，不是那種隻會丟給你一堆公式的作者，而是真正懂得如何將這些數學概念「落地」，用最貼近研究情境的例子來解釋。我最喜歡的部分是，書中將HGLM分解成幾個核心的組成部分，然後逐一講解，像是「模型設定」、「參數估計」、「模型檢驗」等等。這讓我在學習過程中，不會感到壓力太大，能夠一步一步地掌握。SPSS的實操部分，絕對是這本書的靈魂所在。作者提供的SPSS指令和操作步驟，不僅精準，而且非常詳細，即使是初學者，也能夠輕鬆跟隨。我尤其欣賞書中對於如何解讀SPSS輸齣的講解，這部分常常是很多統計書忽略的。例如，當我們進行HLM分析時，如何理解截距和斜率的固定效應，以及它們的變異性，書中都給齣瞭非常清晰的指引。對於重複測量資料，書中對混閤效應模型的介紹，更是讓我眼前一亮。我之前總以為，要分析重複測量資料，需要很專業的統計軟體，但書中讓我發現，原來SPSS也能如此強大。作者詳細展示瞭如何設定隨機截距和隨機斜率，以及如何考慮不同時間點的協方差結構。總之，這本書不僅是一本操作指南，更是一本能夠幫助你建立紮實HGLM和重複測量理論基礎的經典之作。
评分這本《多層次模型(HLM)及重複測量：使用SPSS分析》對於我這個正在撰寫論文的博士生來說，簡直是神隊友！我研究的資料結構比較複雜，涉及瞭學生、班級、學校等多個層次，而且我還需要分析學生在不同學期的學業成績變化，這就牽涉到多層次模型和重複測量。過去，我都是聽老師講課，然後看一些零散的論文，但總覺得觀念不夠連貫，SPSS操作也經常齣錯。這本書的齣現，完全改變瞭我的學習方式。作者以一種非常結構化的方式，一步步引導我們進入HLM的世界。從最基礎的「為什麼需要HLM」開始，到「HLM的基本假設」、「常見模型類型」，以及「模型比較和選擇」，都講得非常清楚。我特別喜歡書中對於HGLM（階層線性模型）模型的介紹，作者沒有直接跳到複雜的公式，而是先從單層次模型講起，然後逐步加入第二層級的變數，解釋隨機截距和隨機斜率的概念，以及它們如何影響我們的模型。SPSS的實操部分，我必須給滿分！作者不僅給齣瞭詳細的點擊步驟，還會解釋為什麼要這樣設定，以及如何解讀輸齣的結果。例如，在進行模型比較時，書中會教你如何使用AIC、BIC等指標來判斷哪個模型更好，以及如何解讀顯著性檢驗的結果。對於重複測量部分，書中對混閤效應模型的介紹也是我讀過最清晰的。它解釋瞭如何處理不同時間點的測量、如何處理個體間的差異，以及如何將這些納入到HLM的框架中。我之前嘗試過用其他軟體，但SPSS的介麵和操作方式，加上這本書的引導，讓我感到前所未有的順暢。總之，這本書解決瞭我論文研究中的大部分難題，讓我能夠更有信心地進行數據分析。
评分這本《多層次模型(HLM)及重複測量：使用SPSS分析》真的是一本寶藏！我一直覺得，統計分析的難點不在於軟體本身，而在於如何理解模型背後的原理，以及如何將這些理論應用到實際研究中。這本書恰恰做到瞭這一點。作者在介紹HGLM（階層線性模型）時，不是生硬地搬弄術語，而是用非常貼切的類比和圖示，幫助我們理解模型中各個層級之間的關係。我尤其喜歡書中對於「層級」的定義和解釋，像是學生在班級、班級在學校這樣簡單的例子，卻能讓我立刻明白多層次結構的核心。SPSS的實操部分，我必須大力讚揚！書中提供的SPSS操作步驟，不僅詳細，而且帶有解釋性，讓你明白為什麼要這樣做，而不是機械地複製貼上。例如，在講解如何建立一個隨機斜率模型時，書中會詳細說明為什麼我們需要考慮群體層次的變數對個體層次關係的影響。對於重複測量資料，書中對混閤效應模型的介紹，我認為是目前我看過最清楚的。它不僅講解瞭混閤效應模型的理論基礎，還詳細示範瞭如何在SPSS中進行操作，包括如何設定固定效應和隨機效應，以及如何進行模型選擇。書中還涵蓋瞭許多在實際研究中會遇到的細節，例如如何處理不平衡的重複測量資料，以及如何解釋模型的結果。這本書絕對是想要深入學習HGLM和重複測量分析的讀者，不容錯過的最佳選擇。
评分這本《多層次模型(HLM)及重複測量：使用SPSS分析》的作者，真的非常有心！我一直覺得，學統計最怕的就是那種「乾巴巴」的教科書，但這本書完全不是。它就像一位經驗豐富的老師，在你學習的路上，不厭其煩地為你解惑。書中對HGLM（階層線性模型）的介紹，我覺得是它的一大亮點。它不僅僅是告訴你HGLM是什麼，而是從最基本的概念開始，像是「群體內的變異」和「群體間的變異」，然後逐步引導你進入更複雜的模型。當我看到書中用圖示和清晰的文字解釋，像是如何將個體層次的變數和群體層次的變數整閤到同一個模型中，並且探討它們之間的交互作用時，我腦袋裡的「卡點」就瞬間消失瞭。還有，關於重複測量資料的處理，這本書的介紹也是我見過最清楚的。它沒有把你丟進一個迷宮，而是給你一個清晰的地圖，讓你一步一步地走。從最基本的模型，例如獨立樣本t檢定在重複測量設計中的應用（雖然這本書主要講HLM，但它會鋪墊一些基本觀念），到混閤效應模型的運用，包括如何處理遺失資料（missing data）和非固定時間點的測量，都講得非常到位。SPSS的操作部分，我必須再次強調，真的是太詳細瞭！它不僅僅是告訴你點擊哪些按鈕，更會解釋每個選項背後的意義，以及為什麼要選擇這個選項。這讓我每次在操作時，都能更深入地理解我正在做什麼，而不是機械式地複製貼上。我認為這本書最大的價值在於，它讓你學會「思考」統計模型，而不是僅僅學會「操作」軟體。如果你正在進行有組織結構的資料分析，或是你的研究對象在一段時間內會被多次測量，那麼這本書絕對是你不可或缺的工具書。
评分這本《多層次模型(HLM)及重複測量：使用SPSS分析》真是解決瞭我長期以來在學術研究上的一個大難題。過去在處理有時間序列資料或nested data（巢狀資料）時，總是感到力不從心，傳統的迴歸分析在這種情況下會產生很多問題，像是獨立性假設被違反、統計檢驗的結果不準確等等。這本書就好像及時雨，非常係統性地介紹瞭HLM的理論基礎，並且詳細說明瞭在SPSS中如何進行這些複雜的分析。我最喜歡的部分是它針對不同的研究情境，提供瞭多種模型範例，從最基本的隨機截距模型，到更複雜的隨機斜率模型、多層次共變數模型，以及各種重複測量設計的分析方法，例如混閤效應模型（mixed-effects models）。書中每一個步驟的SPSS指令都寫得非常清楚，甚至連輸齣結果的解讀都有詳細的說明，這對於很多剛接觸這些進階統計方法的初學者來說，真的是福音。我之前在閱讀其他統計學的書籍時，常常會遇到「理論講得很玄，但實際操作起來卻無從下手」的窘境，但這本書完全沒有這個問題。作者不僅解釋瞭「是什麼」，更深入地告訴你「為什麼」，以及「怎麼做」。例如，在解釋多層次模型的隨機效應時，作者會詳細說明為什麼我們要允許截距或斜率在不同層級上變異，以及這種變異對我們研究結果的影響。還有，書中對於重複測量資料的介紹，也讓我豁然開朗，以前總覺得很難處理不同時間點的測量，但透過書中的說明，我纔明白原來混閤效應模型可以這麼有效地處理這種情況，並且能夠考慮到不同個體在時間上的獨特性。總之，這本書的實用性非常高，對於想提升自己統計分析能力的學生和研究者，絕對是一本必備的參考書。
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