《混合线性模型实践指南》:软件应用详解

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《混合线性模型:统计软件实践指南》是一本由Brady T. West、Kathleen B. Welch、Andrzej T. Gal、/ecki合著的权威著作,于2007年由Taylor & Francis Group出版,隶属于Chapman & Hall/CRC系列。本书旨在为读者提供一个实用的框架,以理解并应用混合模型在统计分析中的关键作用,特别关注SAS、SPSS和R等主流统计软件的操作技巧。 混合线性模型(Mixed Linear Models, MLM)是一种强大的统计工具,它结合了固定效应(Fixed Effects)和随机效应(Random Effects)的概念,适用于处理具有群组间差异的数据,常见于社会科学、医学研究、教育学、心理学等多个领域。群组间的差异可能是由于个体间的异质性或观察单位之间的内在关联,混合模型能够更好地控制这些因素,从而提高估计精度和显著性检验的效力。 该书详细介绍了如何在实际场景中建立和估计混合模型,包括模型设定、参数估计、假设检验以及模型诊断等内容。作者们不仅阐述理论概念,还提供了丰富的实例和案例,使读者能够通过具体操作掌握各种软件的使用方法。此外,书中特别强调了跨软件的比较,这对于在不同软件环境中工作的分析师来说是一个宝贵的资源。 版权方面,本书基于美国政府作品,使用了经许可的摘录和引用材料,确保了信息的可靠性和版权合规。尽管作者和出版商已经尽了合理努力提供准确数据,但读者在使用书中的信息时仍需自行判断其适用性和准确性,并承担相应责任。 《混合线性模型:统计软件实践指南》是一本不可或缺的参考资料,对于希望深入理解和运用混合模型进行数据分析的专业人士,无论是初学者还是经验丰富的统计学家,都将从中受益匪浅。通过阅读这本书,读者将能够提升自己的统计分析技能,并能在实际工作中熟练运用各种统计软件来解决复杂的混合模型问题。