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首先弾出的对话框用耒设置作为层欢因素的娈量「特其设墨在主赢对话框中,本例为学校A如黑不设董的话J后面的分折则认为没有层次因素❺
谡罟好层次因素之后,进入的親合线性模型的主对话框'
和■殿尊性模型类似,住此可叹对模型做更详细的阙本例中'
我们首先来分析学技这个因素是否是层次因素,也就是检齡不同学棣的平均成绩罡否有差异,因此不纳入任何其她因子』只选入因变量在睛机对话框中,我们选走包含截距,并将学校选入组合中『如果学梭不是层次聖集因素的话'
那么所有学校的平均成绩应该相
同》体观在图中就罡所有回归线的初姑点即载距相等“如果不相等
『说明其中有变异•那么变异的耒源就是最开始设走的学校因素。
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此处,原假设为I®
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等冃于不冋学枝见的威待均值設有差身,可见计值萍不為0・检监給果也是柜寰捺假设,因吐可以判断,学校确寞星一个匡真衆集因憲*
上方的匪望走示越个腕测值”也或是学生之冏是香存在个体差异“也是拒绝康鶴诰,即认均学生之目是存在个律差异的
经过以上分析,我们知道学校确实是一个层次聚集因素,不能按照一般线性模型进行分析,那么影响16岁考试成绩的原因有很多,我们继续加入变量进行分析。
首先加入门岁时的入学成绩,先将其加入固定因素,并观测和之前不加人任何因子相比有何变化
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将口岁入学成填纳入,由于是连续娈量“因此进入协变童,并且在固走按钮中将其迭入模型
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首先模型槪况中固定效应多了新如入的变量,其次各个信息条#的值,也比之前降低'
说明有韶分娈异襪隸加入的变量所解释*
棲下来的固走效应分折中'
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0-05,说明新扣入的变量确实对因娈量产生軫响,并目怙计值为正埶,说明呈正相矢髡响“即入学成饋陋高,毕业成绩也14高。
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时我们再来看龍机部分的分折结果,甘计值比恿来小整參,说明之前祯归在随机效应巾的銮异被新加入固定效应巾的克望所《8釋棹了,也iftfflilfittA的变堕便得原敷狐的层次累集性璋诙
通过以上分析,我们看到,在固定因素中加入入学成绩这个变量以后,对于层次聚集性起到了减弱的效果,但是该影响仍然存在,说明还需要引入其他变量以完
善模型,之前讲过,数据聚集性除了表现在聚集因素间指标的均值水平不同外,还表现在不同聚集因素间的指标离散度上,我们现在将11岁时的入学成绩这个
变量加入随机因素中。
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随机效应检馥中,可臥看岀斯加入的娈童屋有境计学意又的*说明门岁入学旗绩度対诃岁是存在彩响的』并且残差和粲集性因素的方差也进一步降低,说明该变量的引入罡有效果的&
在将11岁毕业成绩引入到随机效应之后,层次聚集性又进一步减弱了,实际上我们可以不断的引入变量,这样最终层次聚集性就会消失,下面我们再来引入性别、学校类型、各学校学生在11岁入学时的平均成这三个变量。
由于性别和学校类型属于分类变量,囲此迭入因子选框、而学校平均成绩是连续变量'
蛊要选入协变量选框
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由于我们认为学校是层次聚集性因素,因此新加入的变量都选入固定效应中,輸岀的模型摘裳结果如左图
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进一步说明引入的变量是有作用的。
根据以上思路,我们可以
继续将变量引入随机效应、或者分析变量间的交互作用等,对数据进行更进一步的分析。
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- SPSS 数据 分析 混合 线性 模型
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