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    多水平模型是科学研究中常用的统计分析方法，能够有效地分析带有层次结构的数据，是基于大数据研究的基本数据处理手段。本书从一般回归模型开始，逐步引入不同种类的多水平模型。除了演示基本的多水平线性、多水平非线性模型外，书中还介绍了靠前统计分析领域较为前沿的几种复杂模型，如多水平生存分析模型、特定的元分析模型、多水平缺失值插补以及多水平研究设计中的样本量估计。
本书是作者近年来有代表性的研究分析的集合，可供广大医药卫生、社学、经济学、心理学、教育学等相关学科的研究者和学习者参考。

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    章 多水平模型基础
1.1一般线性回归模型和多水平数据
1.2多水平模型基础
1.3多水平模型估计方法和参数检验简介
1.4多水平模型软件简介
第二章 普通多水平线性模型
2.1普通多水平模型实例
2.2使用MLwiN构建拟合两水平线性模型
1.3使用STATA构建拟合两水平线性模型
1.4使用SPSS构建拟合两水平线性模型
2.5使用Mplus构建拟合两水平线性模型
第三章 多水平模型应用的专题
3.1多水平分析中的中心化问题
3.2增值评价和单位排序
3.3三水平模型
3.4基于MCMC算法的多水平模型
第四章 重复测量数据模型
4.1重复测量数据的多水平模型
4.2追踪实验数据的分析实例
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