計量資料的結構

計量資料的結構

由於統計軟體的發展迅速,多變量分析已經被廣泛運用在各個領域,碩班時期拜讀林清山老師發表在教育心理學報上的一篇文章後,就對它產生了濃厚的興趣,直到現在。

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晚近有關於多變量資料的處理分析,更進一步地觸及到一些過去傳統統計方法容易受到限制,不容易解釋的地方,SEM結構方程模式和HLM層級線性模式應可算是代表:

SEM解決了多個變項(包括潛在變項)的共變關係,HLM則在傳統迴歸分析上多探討到層級的概念,不約而同的,這兩大分析取徑都在強調資料的「結構」或「層級」的共變關係,畢竟,平面式的資料分佈,變數互為獨立的假設,似乎已經脫離了社會科學領域的實際情況。

最近我一直想利用手頭上的資料來進行HLM的分析,網路上爬文與蒐集些文獻的結果,一般都建議使用HLM這套軟體來執行,我也好奇的下載來試試。正興沖沖的準備啟動開工,記憶中似乎有本書記載了相關程序,找到後才發現原來SPSS也能執行。算了…多學會一樣也不賴。

但,有些分析條件得先釐清:有無個體與群體階層之分?觀察值互為獨立或不獨立?為何我看到的那一篇文章,我認為其實不須進行HLM,可作者卻跑了一大串?

無限感激專家、學者、網路達人的無私奉獻,HLM7學生版比起試用版要進步了許多,一些限制也都放寬了,

而且免費。

#結構方程模式 #層級線性模式 #統計 #資料 #結構 #SEM #AMOS #SPSS #HLM #data #statistic

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