多层次理论模型的建立及研究方法
多水平面板数据模型的估计理论及模拟研究
多水平面板数据模型的估计理论及模拟研究王尚坤石磊2012-6-11 14:12:00 来源：《统计与信息论坛》(西安)2011年9期第16～22页内容提要：将面板数据模型和多水平模型结合起来，提出了多水平面板数据模型。
通过分析该模型的方差协方差结构，采用迭代广义最小二乘法和限制迭代广义最小二乘法，导出模型的参数估计，并通过模拟数据进行了比较分析。
结果认为：与多水平模型和面板数据模型相比，该模型能更好地拟合具有层次结构的面板数据。
关键词：多水平模型/面板数据模型迭代广义最小二乘法限制迭代广义最小二乘法多水平面板数据模型作者简介：王尚坤，女，重庆巫山人，经济学硕士，四川理工学院理学院讲师，研究方向：统计理论及方法（四川自贡643000）；石磊，男，云南大理人，云南财经大学统计与数学学院教授，研究方向：应用统计（云南昆明650221）。
一、引言由于我们所处的社会具有分级结构，因而很多社会经济研究都涉及嵌套或分层数据。
传统的线性模型的基本假设是线性、正态、方差齐性及其独立性，而方差齐性和独立性的假设在具有嵌套或分层结构的样本中往往是不成立的。
对这些分层数据的分析，传统的最小二乘（OLS）估计方法已经不再适合，由此发展了多水平模型[1]15-159[2]28-168。
多水平模型（Multilevel Models）又称为分层线性模型（HLM，Hierarchical Linear Modeling），它是20世纪80年代由英美教育统计学家提出的，是专门针对具有嵌套或层次结构数据发展起来的一种新的统计模型。
例如，当数据处于两个层次时，先以第一层的变量建立线性回归模型，然后分别以该线性回归模型的系数作为第二层解释变量的线性函数，建立第二层的线性回归模型，通过这样建立模型，就可以同时处理不同层次、跨层次变量之间的关系，还能将不同层次间的误差项考虑进来，进而估计出各个层次上的差异性。
事实上，面板数据也可以看成是具有层级结构的分层数据[3-4]。
科学研究报告中的理论模型建立与验证
科学研究报告中的理论模型建立与验证近年来，随着科学技术的发展，科学研究报告的重要性日益凸显。
其中，理论模型的建立与验证成为科学研究的关键步骤之一。
本文将从六个方面展开详细论述理论模型建立与验证的过程和方法。
一、理论模型的概念和作用理论模型指的是一种对于现象或事物之间关系的简化描述和解释。
它通过对相关参数和变量的抽象和假设，建立起一个内部逻辑一致、有助于解释和预测现象的理论框架。
理论模型在科学研究中起到了引导和推动研究的作用，使得研究人员能够更加明确地提出研究问题，并根据模型进行预测和验证。
二、理论模型的建立过程理论模型的建立是一个系统性和创造性的过程。
首先，研究人员需要从已有的理论和实证研究中找到相关的概念和变量。
然后，通过对文献的综合分析和总结，整理出一个初步的理论框架。
接下来，研究人员需要根据研究目的和问题对理论框架进行修改和调整，增加或删除相关的概念和变量。
最后，通过实证研究和数据的分析，验证理论模型的有效性和可解释性。
三、理论模型的验证方法理论模型的验证是一个重要的科学研究环节。
在验证过程中，研究人员可以采用定性和定量的方法。
定性方法包括个案研究、文字描述等，通过对现象的观察和解读，判断模型的合理性和适用性。
定量方法则包括统计分析、实验研究等，通过收集和分析数据来验证模型的预测能力和解释能力。
在选择验证方法时，需要根据研究问题和数据的可获得性进行综合考虑。
四、理论模型建立和验证中的常见问题在理论模型建立和验证过程中，常常会遇到一些问题和挑战。
例如，理论模型的简化和抽象可能会导致对现实复杂性的忽视；数据的可获得性和质量可能会影响到模型的测量和验证；模型的适用性和普遍性可能会因为研究背景和样本限制而受到质疑。
因此，在进行理论模型建立和验证时，需要对这些问题进行深入思考和规避。
五、理论模型建立和验证的局限性和未来发展理论模型建立和验证虽然在科学研究中发挥了重要作用，但仍存在一些局限性和不足之处。
理论模型的解析与建立
理论模型的解析与建立引言在科学研究中，理论模型是构建科学理论的基础。
通过对现有实验结果的解析和观察中发现的规律，我们可以建立起一个理论模型，从而推导出关于现象的准确预测。
本文将探讨理论模型的解析过程以及建立的方法，为读者提供一些关于理论模型的基本认识和应用。
理论模型的解析理论模型的解析是对现有实验结果和观察到的现象进行分析和归纳，以找到其中的规律和规则。
通过解析的过程，我们可以理解到底什么因素影响了现象的发生和变化，从而揭示其中的机理。
下面是一般的理论模型解析过程的步骤：步骤一：数据收集首先，我们需要收集相关的实验数据和观察结果。
这些数据可以来自于实验室测量、野外观察和文献调研等途径。
数据的收集应该尽可能全面、准确和可靠，以保证后续的解析工作能够有实际依据。
步骤二：数据分析在获得数据后，我们需要对其进行分析。
数据分析的方法有很多种，可以利用统计学方法、数据挖掘技术、机器学习算法等进行。
通过数据分析，我们可以找到数据中的规律和趋势，发现可能的关联性和因果关系。
步骤三：规律总结和归纳在数据分析的基础上，我们可以总结出一些数据中的规律和趋势。
通过对规律的总结和归纳，我们可以得到一些初步的理论模型。
这些模型可以是描述现象的数学公式、图表，也可以是基于统计学方法和机器学习算法得到的模型。
步骤四：验证和修正建立初步的理论模型后，我们需要对其进行验证和修正。
验证可以通过实验和观察来进行，验证的结果将反馈给模型，从而修正模型的不足之处。
通过多次验证和修正，我们可以改进理论模型，使其更加准确和完善。
步骤五：建立最终的理论模型最后，通过不断的验证和修正，我们可以建立起一个较为完善的理论模型。
这个模型可以用来预测和解释现象，为进一步的科学研究和实践提供指导。
理论模型的建立理论模型的建立是在解析的基础上，通过利用现有的知识和规律，对模型进行构建和验证的过程。
下面是理论模型建立的步骤：步骤一：理论分析在建立理论模型之前，我们需要对现有的知识进行理论分析。
毕业论文中的理论模型与研究假设
毕业论文中的理论模型与研究假设在撰写毕业论文时，经常会涉及到理论模型与研究假设的构建与应用。
理论模型作为研究的基础框架，可以帮助研究者理清研究问题的逻辑关系，为研究提供指导；而研究假设则为研究者提供了具体的测试对象，是论文研究的核心。
本文将从理论模型与研究假设的概念、构建方法以及在毕业论文中的应用等方面进行探讨。
一、理论模型的定义与构建理论模型是研究者对研究领域中相互作用关系的一种概括性表达。
它可以通过描述变量之间的关联和互动，帮助研究者揭示事物之间的本质联系，为研究提供基础理论框架。
理论模型的构建需要明确研究变量，并根据它们之间的关系以及理论背景进行构建。
理论模型的构建方法有很多，下面将介绍两种常见的构建方法：归纳法和演绎法。
1. 归纳法归纳法是从具体案例或实证研究中总结出普适规律的方法，通过收集、整理现有的实证研究和案例，从中归纳出理论模型。
在毕业论文中，归纳法可以用于综述部分，通过整理相关研究文献，梳理出已有研究中广泛认可的理论模型，并基于这些模型进行进一步研究。
2. 演绎法演绎法是从已有的基本原理或公理出发，推导出符合逻辑关系的理论模型。
在毕业论文中，演绎法常用于基于已有的理论模型，从而构建出特定问题领域的模型。
研究者可以通过对理论模型进行修正、扩展，以适应具体研究领域的需求。
二、研究假设的定义与构建研究假设是研究者对研究问题的假设性回答或推断。
研究假设可以是关于变量之间关系的预测，也可以是对实证结果的解释。
它是论文研究的核心，通过对研究问题进行具体化和操作化，为研究提供了明确的目标。
研究假设的构建需要明确自变量和因变量，并对它们之间的关系进行预测或推断。
在毕业论文中，研究假设可以通过以下几个步骤进行构建：1. 问题提出：明确研究问题，并提出主要的研究问题。
2. 变量定义：明确研究中所涉及的自变量和因变量，并进行定义。
3. 假设构建：根据自变量和因变量之间的关系，针对研究问题提出具体的研究假设。
如何进行有效的理论框架和概念模型构建
如何进行有效的理论框架和概念模型构建有效的理论框架和概念模型构建一直是学术研究和实践工作中重要的环节。
良好的理论框架和概念模型可以为研究者提供指导，帮助他们深入了解问题，并设计出更有效的解决方案。
本文将介绍如何进行有效的理论框架和概念模型构建，包括选择合适的理论和概念、收集相关数据和信息、构建模型和验证模型的过程。
第一部分：选择合适的理论和概念在进行理论框架和概念模型构建之前，我们首先需要选择合适的理论和概念。
选择合适的理论是构建有效模型的基础。
我们可以从文献综述、专家访谈、学术会议等途径获取相关理论，了解当前领域的研究进展和理论基础。
基于这些理论，我们可以进一步构建起理论框架。
同时，选择合适的概念也是构建有效模型的重要一环。
概念是对现实世界中某种特定现象的抽象和表达。
我们可以通过对现实世界的观察和实证研究来获取概念。
在选择概念时，我们需要考虑其与研究问题的相关性和适用性。
只有选择到合适的概念，我们才能更好地构建出符合实际情况的概念模型。
第二部分：收集相关数据和信息在构建理论框架和概念模型之后，我们需要收集相关的数据和信息。
数据和信息是构建模型的重要依据，可以帮助我们验证理论和概念的正确性，并生成实证模型。
数据和信息可以通过多种途径获得，包括调查问卷、实地观察、实验设计等方法。
我们需要合理地选择数据采集方法，并确保数据的可靠性和有效性。
此外，为了更好地收集和利用数据和信息，我们还需要借助信息系统和技术。
信息系统可以帮助我们管理和分析大量的数据和信息，提供数据挖掘和模型建立的支持。
通过采用先进的信息技术，我们可以更高效地处理数据和信息，并得出准确的研究结论。
第三部分：构建模型和验证模型在收集到相关的数据和信息后，我们可以开始构建模型和验证模型的过程。
构建模型是将理论和概念转化为可操作的计量模型的过程。
在构建模型时，我们需要考虑实际情况，并进行适当的简化和抽象。
通过合理地设定变量和关系，我们可以建立起符合实际情况的模型。
多层次模型在社会科学研究中的应用
多层次模型在社会科学研究中的应用社会科学研究旨在揭示人类社会的规律和机制，以及个体行为与社会结构之间的相互作用。
为了更加全面、准确地理解和解释社会现象，研究者逐渐采用多层次模型来应用于社会科学研究中。
多层次模型提供了一种强大的分析工具，可以将变量和观察单位分为不同的层次，深入研究个体、群体和社会系统之间的关系。
本文将重点探讨多层次模型在社会科学研究中的应用。
一、多层次模型的概念和特点多层次模型是一种将观察单位和变量组织在多个层次上的建模方法。
它可以考虑不同层次上的个体特征和环境因素，并研究它们之间的相互关系。
多层次模型的特点包括：（1）将观察单位划分为不同的层次，每个层次可以有不同的个体特征和环境因素；（2）允许观察单位之间存在层级结构和相互依赖关系；（3）提供了对个体、群体和社会系统之间关系的更深入的理解。
二、多层次模型在社会科学研究中的应用案例1.教育研究多层次模型在教育研究中得到了广泛的应用。
以学生学业成绩为例，研究者可以将学生划分为不同的层次，例如学生个体层次、班级层次、学校层次等。
通过多层次模型，可以同时考虑个体特征和环境因素对学业成绩的影响。
研究发现，学校的教学质量和学生的社会经济背景都对学生的学业成绩有显著影响。
通过多层次模型，教育政策制定者可以更好地了解个体和环境之间的相互作用，从而制定更有针对性的教育政策。
2.组织行为研究多层次模型在组织行为研究中也发挥了重要作用。
例如，研究者可以将员工划分为个体层次和团队层次，通过多层次模型研究个体特征、团队氛围和组织文化对员工工作满意度和绩效的影响。
研究发现，团队的合作氛围和组织文化对员工的工作满意度和绩效有着显著影响。
多层次模型为组织管理者提供了一种更加全面和深入的理解员工行为和组织效果的途径。
3.社会健康研究多层次模型在社会健康研究中也有广泛的应用。
以健康行为为例，研究者可以将个体划分为个人层次和社区层次，通过多层次模型研究个人因素、社区环境和健康行为之间的关系。
理论研究的方法与步骤分析
理论研究的方法与步骤分析理论研究是对特定领域的现象、规律、关系和机制进行深入阐释和探索的过程，它为学术研究和学科建设提供了重要支持。
在进行理论研究时，研究者需要掌握一定的研究方法和步骤，以确保研究的科学性和可靠性。
本文将对理论研究的方法与步骤进行分析和阐述。
1. 研究方法（1）文献研究法：通过深入研究相关文献，对已有研究成果进行分析和综述，了解已有理论基础和研究进展，为自己的研究提供参考。
（2）实证研究法：通过收集大量的实证数据，使用统计方法进行分析，以验证或推翻已有理论，并从中提炼新的理论或假设，为理论研究提供实证基础。
（3）对比研究法：通过比较不同地域、不同时期或不同对象的情况，寻找其共性和差异，深入研究其原因和影响，以产生新的理论观点或启发。
（4）模型构建法：将现实复杂的问题简化为形式化的模型，通过模型的建立和分析，揭示问题的本质规律和内在机制，为理论研究提供理论框架。
2. 研究步骤（1）问题定义：明确研究的目的和问题，确定研究的范围和界限，提出研究的假设和论点。
（2）背景研究：对当前领域的研究进展进行详细的文献综述，了解已有理论和研究的基础，掌握研究的前沿问题和现有争论。
（3）研究设计：制定研究的整体框架和方案，明确研究的方法和数据收集的途径，确定研究的变量和操作定义。
（4）数据收集：按照研究设计的要求，采集符合要求的数据，可以使用问卷调查、实地观察、实验等不同方法进行数据收集。
（5）数据分析：根据研究的目的和问题，运用适当的统计方法对收集到的数据进行分析和处理，得出结论和研究发现。
（6）结果呈现：将研究的结果进行整理和加工，采用图表、文字描述等方式进行结果的呈现，清晰地展示研究的发现和结论。
（7）结果解释：对研究结果进行解释和分析，从理论和实证的角度进行推断和解释，对结果的合理性和可靠性进行讨论。
（8）理论构建：基于研究结果和发现，对现有理论进行修正、拓展或新增，构建新的理论模型或假设，为学科的发展提供新的理论基础。
统计学中的多层次建模与分析方法
统计学中的多层次建模与分析方法多层次建模与分析是统计学中一个重要的研究领域，它主要用于处理多层次数据，也称为分层数据或层次化数据。
在许多实际问题中，我们会遇到数据存在多层次结构的情况，例如学生在班级中，班级在学校中，学校在地区中的成绩评估，或者员工在部门中，部门在公司中的工作绩效评估等。
在这些情况下，单纯使用传统的单层次统计方法可能无法充分考虑到多层次数据的特点和关系，因此需要使用多层次建模与分析方法来进行研究和分析。
多层次建模与分析方法的基本原理是将数据划分为不同层次，在每个层次上建立适当的模型，并且通过层次之间的联系来推断和解释结果。
下面将介绍一些常用的多层次建模与分析方法。
1. 多层线性模型（Multilevel Linear Models，简称MLM）：MLM是多层次分析中最常用的方法之一。
它基于随机效应模型，将观测单元（个体）分类为不同的层次，并通过考虑层次之间的方差和协方差关系来建模。
MLM可以用于解释和预测层次性数据，例如测量学生的成绩差异时，可以考虑班级和学校的影响。
2. 多层Logistic回归模型（Multilevel Logistic Regression Models）：该方法在研究二分类或多分类问题时非常有用。
它将随机效应模型应用于逻辑回归模型，用于描述不同层次上的概率差异。
例如，研究不同学校学生的大学录取率时，可以使用多层Logistic回归模型考虑学校和个体因素的影响。
3. 多层生存分析模型（Multilevel Survival Analysis Models）：多层生存分析模型是在研究生存数据（例如生命表数据）时常用的方法。
该方法可以考虑不同层次上的时间变化和随机效应，并用于推断不同层次上的生存率和风险。
例如，在研究医院的患者生存时间时，可以考虑医院间的差异和个体特征的影响。
4. 多层次协变量分析（Multilevel Covariate Analysis）：该方法用于分析多变量之间的关系，并考虑不同层次上的协变量。
理论建构的方法与策略
理论建构的方法与策略引言理论建构是科学研究的重要环节之一，它对于推动学科发展和解决实际问题具有重要意义。
但是，很多研究者在进行理论建构的过程中，常常会遇到一些困惑和挑战。
本文旨在介绍一些理论建构的常用方法和策略，帮助研究者们更好地进行理论建构工作。
第一部分理论建构的基本概念在开始介绍理论建构的方法和策略之前，我们首先来了解一下理论建构的基本概念。
1.1 理论建构的定义理论建构是指通过对事物进行深入研究和分析，形成一种有关事物性质、规律和关系的抽象概念体系的过程。
它旨在揭示事物的内在本质和运行规律，为实际问题的解决提供理论支持和指导。
1.2 理论建构的重要性理论建构在科学研究中具有重要的地位和作用，主要体现在以下几个方面：•理论建构是推动学科发展的重要动力，它可以推动学科的理论体系更加完善和深化。
•理论建构可以为实际问题的解决提供理论支持和指导，指导实践工作的开展。
•理论建构有助于拓宽学科的研究领域，推动学科的交叉融合和发展。
第二部分理论建构的方法在进行理论建构的过程中，不同的研究者可能采用不同的方法。
下面我们介绍几种常用的理论建构方法。
2.1 归纳法归纳法是一种从具体事实中总结规律和抽象概念的方法。
在理论建构过程中，研究者可以通过观察和分析具体的实例，逐步总结和归纳出一般规律和概念。
2.2 演绎法演绎法是一种从一般规律推导出具体结论的方法。
在理论建构过程中，研究者可以根据已有的理论和规律，通过逻辑推理和思维分析，推导出新的结论和理论。
2.3 实证法实证法是一种通过实证研究来验证和发展理论的方法。
在理论建构过程中，研究者可以通过设计实证研究，收集和分析实证数据，从而验证和修正已有的理论，并提出新的理论。
2.4 比较法比较法是一种通过对不同事物进行比较和对比，揭示事物之间的共性和差异的方法。
在理论建构过程中，研究者可以通过比较不同事物的特点和规律，总结出一般规律和概念。
第三部分理论建构的策略除了选择合适的理论建构方法外，还需要采取一些策略来提高理论建构的效果。
多层次模型与混合效应模型的基本原理与应用
多层次模型与混合效应模型的基本原理与应用在社会科学研究中，我们常常需要考虑各种因素对研究结果的影响。
然而，仅仅使用传统的单层线性回归模型往往无法准确地估计影响因素之间的关系。
为了更加准确地考察因素之间的相互作用和影响，多层次模型和混合效应模型成为了研究者们广泛使用的工具。
多层次模型是在传统的单层线性回归模型的基础上发展而来的一种统计分析方法。
它的提出是为了解决传统模型在忽略个体间的相关性和群组特异性的问题。
多层次模型假设数据存在多个层次（如个体和群组），每个层次具有不同的变量或影响因素。
通过引入随机效应，多层次模型可以同时考虑个体层次和群组层次的变异，从而更加准确地估计因素与结果之间的关系。
与多层次模型类似，混合效应模型也是一种可以用于解决多层数据分析问题的统计模型。
混合效应模型综合了固定效应模型和随机效应模型的优点，能够同时考虑个体差异和群组效应。
具体而言，混合效应模型在统计建模过程中引入两种类型的效应：固定效应和随机效应。
固定效应用于估计全样本数据的均值和回归系数，而随机效应则用于捕捉个体和群组间的差异。
多层次模型和混合效应模型在许多领域的研究中都有广泛的应用。
例如，在教育研究中，学生的学业成绩往往受到多个因素的影响，如学生个体特征、学校特征等。
传统的单层线性回归模型无法考虑到学生之间的相关性和学校之间的差异，而多层次模型和混合效应模型可以通过引入个体层次和学校层次的随机效应，更加准确地估计因素对学生成绩的影响。
除了教育研究外，多层次模型和混合效应模型还在医学研究、社会科学研究等领域得到广泛应用。
例如，在医学研究中，研究人员可能需要考虑来自不同研究中心的数据，此时多层次模型和混合效应模型可以用于处理不同研究中心之间的差异和影响因素的估计。
总结起来，多层次模型和混合效应模型在社会科学研究中具有重要的意义。
它们可以更准确地估计影响因素之间的关系，并考虑个体差异和群组间的差异。
通过合理应用多层次模型和混合效应模型，研究者能够更加全面地理解数据背后的规律和机制，为决策提供更可靠的科学依据。
自然科学研究中的理论模型构建与验证技巧
自然科学研究中的理论模型构建与验证技巧自然科学是人类认识和探索自然世界的重要手段，而理论模型则是科学研究的基石。
理论模型的构建与验证是科学研究的关键环节，它们相互依存、相互促进，共同推动科学的发展。
本文将探讨自然科学研究中的理论模型构建与验证技巧，以期帮助科学家更好地开展科研工作。
一、理论模型的构建理论模型是科学研究的基础，它是对自然现象和规律的抽象和概括。
在构建理论模型时，科学家需要从实际观测和实验数据中提取出关键信息，找出其中的规律和模式，进而建立起一个能够解释和预测现象的理论框架。
1. 数据收集与整理理论模型的构建需要依赖大量的实验数据和观测结果。
科学家需要通过实验设计和观测方法来收集相关数据，并对数据进行整理和分析。
在整理数据时，科学家需要注意数据的准确性和可靠性，排除干扰因素，确保数据的可信度。
2. 归纳与演绎理论模型的构建需要从实际观测和实验数据中归纳出一般规律，并通过演绎推理来建立理论模型。
科学家需要从大量的实验数据中找出共同点和规律性的现象，进而提出一个概括性的理论框架。
这个过程需要科学家具备较强的归纳和演绎能力，能够从具体的实验数据中抽象出一般的规律。
二、理论模型的验证理论模型的验证是科学研究的关键环节，它是对理论模型的有效性和准确性进行检验的过程。
理论模型的验证可以通过实验和观测来进行，也可以通过数学推导和模拟仿真来进行。
1. 实验验证实验验证是科学研究中最直接和常用的验证方法。
科学家可以设计实验来检验理论模型的预测和假设。
在进行实验验证时，科学家需要控制实验条件，排除干扰因素，确保实验结果的可信度。
如果实验结果与理论模型的预测一致，那么可以认为该理论模型是有效的；如果实验结果与理论模型的预测不一致，那么就需要重新调整和修正理论模型。
2. 观测验证观测验证是对理论模型进行验证的另一种方法。
科学家可以通过观测自然现象和现象的变化趋势来验证理论模型的预测和假设。
观测验证需要科学家具备较强的观察力和数据分析能力，能够从复杂的自然现象中提取出规律和模式。
模型的建立与解题方法
模型的建立与解题方法在科学研究和实践中，模型的建立与解题方法扮演着重要角色。
模型是对真实世界的简化和抽象，它能够帮助我们理解和解决实际问题。
本文将探讨模型的建立和解题方法，并且提供一些实用的技巧。
一、模型的建立模型的建立是将实际问题转化为数学或符号化的形式，包括确定问题的变量、关系和约束条件。
以下是一些常见的模型建立方法：1. 传统方法：通过观察和实证数据，利用统计学和数学建模技术，推导出相应的模型。
例如，在经济学领域，我们可以通过统计数据来建立宏观经济模型，以预测经济的发展趋势。
2. 半经验方法：结合实践经验和专家知识，构建模型。
在一些复杂的系统中，我们往往无法准确地描述所有的关系，此时，半经验方法可以提供一种有效的途径。
例如，在环境科学中，我们可以利用专家经验和先验知识，建立生态系统模型来预测生物多样性的变化。
3. 仿生学方法：从生物系统中汲取灵感，构建模型。
这种方法借鉴了自然界中生物的优秀设计思路，例如，我们可以通过借鉴鸟类的飞行原理，设计出更加高效的飞行器。
二、解题方法在模型建立好之后，需要采用适当的解题方法对模型进行求解，以获得问题的答案或者优化结果。
以下是一些常见的解题方法：1. 解析法：对数学模型进行数学推导和求解，得到精确解。
这种方法适用于问题的数学表述比较简单的情况。
例如，在物理学中，我们可以通过解析法求解经典力学问题。
2. 近似法：通过适当的近似和假设，简化模型，得到近似解。
这种方法在实际应用中非常常见，因为一些问题的解析解很难求得。
例如，天体力学中的三体问题，通常采用近似法求解。
3. 数值法：将模型离散化，转化为数值问题，通过计算机进行求解。
这种方法可以解决复杂的数学模型和大规模的问题。
例如，在工程学中，我们可以使用有限元法对结构进行强度分析。
三、建立与解题的技巧在模型的建立和解题过程中，以下是一些实用的技巧：1. 精确把握问题的要求和约束条件，确保模型的准确性和可行性。
2. 选择合适的数学工具和方法，针对具体问题进行适当的抽象和简化。
布朗芬布伦纳同心圆多层次理论模型
布朗芬布伦纳同心圆多层次理论模型布朗芬布伦纳在他的同心圆理论模型中将人生活的环境以及与环境的交互作用称之为“行为系统”，并把该系统分为从小到大的四个层次，也就是：微系统、中间系统、外层系统、宏系统。
微系统：微系统是指与个体直接的、面对面水平上的交流系统。
例如，直接作用于儿童的各种行为的复杂模式、角色，以及家庭、学校、同伴群体、工作场所、游戏场所中的个人的交互作用关系。
家庭、学校,同伴群体中的个人都是社会生态系统中的微系统的组成部分。
个体微系统中的每个人都以面对面.直接交流的方式与个体进行交互作用。
例如.母亲对孩子小明唱歌，同伴与小明做游戏等。
总结来说就是儿童直接接触到的，面对面的，获得直接经验的环境，并且在这个环境系统中与亲近的人产生交互作用。
所以我们在考试中，如果题目中给的案例是直接作用于个体(儿童)本身的，如家庭、父母、朋友，那么就是微系统。
中间系统：中间系统是指各个微系统之间的联系或相互关系。
布朗芬布伦纳认为,如果微系统之间有较强的积极的联系，发展可能实现最优化。
相反,微系统间的非积极的联系会产生消极的后果。
例如，儿童在家庭中与兄弟姐妹的相处模式会影响到他在学校中与同学间的相处模式。
如果在家庭中儿童处于被溺爱的地位，在玩具和食物的分配上总是优先，那么一旦在学校中享受不到这种待遇则会产生极大的不平衡,就不易于与同学建立和谐.亲密的友谊关系，还会影响到教师对其指导教育的方式。
总结来说中间系统其实就是沟通各个微系统之间的纽带作用。
个体(儿童)在中间系统中处于两个或两个以上的微系统中，也就是日常生活中扮演多种角色，那么中间系统就要做到调节各个微系统，做到让个体(儿童)各个角色和谐发展。
外层系统：外系统是指两个或更多的环境之间的连接与关系，其中一个环境中不包含这个个体。
例如，儿童生活在家庭里，但家庭不是与外界隔离的。
父母对待儿童的方式会受到学校、教师的影响，也会受到社会、雇主和朋友的影响。
个人的家庭微系统与其他系统的成员之间有交互作用的关系。
自我概念的多维度多层次模型研究述评
-136- 心理学动态 2001年自我概念的多维度多层次模型研究述评刘凤娥黄希庭西南师范大学心理系摘要自我概念是人格结构的重要成分许多研究者提出了不同的模型该文用文献综述法介绍了自我概念的多维度多层次模型的理论及研究现状关键词 自我概念, 多维度多层次模型第9卷第2期自我概念的多维度多层次模型研究述评-137-Shavelson197618901902×ÛºÏÁËÇ°È˵ÄÑо¿³É¹û¼ò³ÆShavelson等人的模型引起了研究者的广泛重视多层次许多研究和量表的编制都以这种模型为理论基础１８９２１９０２与James的理论一致一般自我概念在最顶层在从底层向高层移动过程中不同的是即学业和非学业的自我概念如数学自我Shavelson等人认为对自我的知觉是根据个体的实际行为和对这一行为的反应和评价形成的２．２原始模型的结构Shavelson等人所提出的模型的典型特征是多维度多层次一般自我概念位于最顶层学业自我概念又细分为具体学科的自我概念英语自我概念等情绪的和身体的自我概念引自Shavelson等人Shavelson等人的模型作为自我概念层次组织的大体框架但在建立之初存在许多问题因素分析修正这一模型３ ８０年代多维度多层次模型的研究进展3.1 网络间假设Shavelson和Bolus扩展了最初的Shavelson等人的观点-138- 心理学动态 2001年一个假设即当个体的自我概念移至层次或学业自我概念的最高层时当个体的自我概念下降层次时自我概念测量的数据学业数学和学习成绩数学在5个月内分两次收集自我概念的五个成分间具有相当清晰的独立性一般自我概念与一般学业自我概念存在最高的相关与学校的分数的相关最低特定学科自我概念与对应的学科分数的相关高于与其它学科得分的相关这些结果并没有表明当个人的自我概念下降层次时３．２ Ｓｏｎｇ和Ｈａｔｔｉｅ的模型Song和Hattie [4,5]对原始的Shavelson等人的模型提出了两个改进:首先,在学业方面,提出了由三个一阶因素限定的二阶学业因素:成就自我概念(实际成就的自我知觉)ÓÐÄÜÁ¦ÊµÏÖµÄ×ÔÎÒÖª¾õ°à¼¶×ÔÎÒ¸ÅÄîÔÚ·Çѧҵ·½ÃæÌá³öÁËÁ½¸ö¶þ½×ÒòËØSelf-regard/presentation Self并将社会自我概念分为更具体的家庭和同伴自我概念confidence×ÔÐÅÓëÈËÃÇÔõÑùÏòËûÈ˱íÏÖ×Ô¼ºÓйØ1992µ«²»Í¬µÄÊǰ༶ÒòËØÎÒÔڰ༶Äڸе½¸ñ¸ñ²»ÈëÕâ¿ÉÄÜÓë±»ÊÔÈ¡ÑùÓйØÄÜÁ¦ºÍ³É¾Í×ÔÎÒ¸ÅÄîµÄ·¶³ë¿ÉÒÔÑÓÉìµ½Ìض¨µÄѧУ¿ÆÄ¿有了这些延伸３．３ Ｍａｒｓｈ和Ｓｈａｖｅｌｓｏｎ对模型的改进80年代初Self Description Questionaire SDQ SDQ SDQ分别适用于学龄前期学龄后期但也存在很多问题Marsh和Shavelson后来又编制了SDQ SDQ SDQ不同包括13个分量表中同伴量表分成同性别和不同性别量表外貌英语能力情绪稳定性亲子关系诚实/可信性Marsh和Shavelson[6]用SDQ̽Ë÷ÐÔºÍÑéÖ¤ÐÔÒòËØ·ÖÎö¶¼Ö§³Ö13个分量表他们还运用SDQÔÚ¶Ô²âÊÔ½á¹ûÑо¿·ÖÎöµÄ»ù´¡Éϰѵڶþ²ã´ÎÖеķÇѧҵ×ÔÎÒ¸ÅÄî·ÖΪÉíÌå/人际和道德伦理两个部分如前面提到的把同伴关系分为同性关系和异性关系[7]1996¶àÊýÑо¿ÕßÈÏΪÉç»á×ÔÎÒ¸ÅÄîÊÇÒ»¸ö¶àά¶È¶à²ã´Î½á¹¹第9卷第2期自我概念的多维度多层次模型研究述评-139-Shavelson等人的模型认为社会自我概念由一般自我社会概念维度与两个具体的社会自我概念维度如我与同伴相处很好如我与生活中的重要他人相处很好见图1Byrne[6]等对社会自我概念模型的修正基于以下几点所以这两个具体的社会自我概念可以合为一个部分且实证研究已证实了这些过程学校环境和家庭同样Byrne等以这一修改后的社会自我概念模型为理论基础４．２ 身体自我概念的研究进展最近对身体自我概念的研究也强调身体自我概念是一个多维度多层次的结构提出了一个多维度多层次的身体自我概念结构模型[8]ËûÃDZàÖƵÄÉíÌå×ÔÎÒÖª¾õÎʾí包括一个一般身体自我价值量表身体吸引力体力因素分析能够证实这四个方面Marsh Johnson等描述了修改过的身体自我描述问卷简称PSDQ包括11个分量表健康身体胖瘦体能持力合作一般身体自我概念和自尊４．３ 国内的研究目前国内有关自我概念的研究大多采用国外的量表或者对其修订后再使用中国人的自我概念与西方人的自我概念有相当大的差别我国学者有必要从实际出发编制适合中国人的问卷来探讨中国人自我概念的结构他采用问卷调查并对自尊的结构进行了探索性因素分析外表能力纪律据此建立了自尊结构的探索模型编制了可以用来作为评定我国儿童自尊水平的工具自我价值感是自我的一个重要方面情绪的和行为倾向的特征我们将自我价值感看作是一个多维度总体的系统一般自我价值感和特殊自我价值感一般自我价值感来源于对特殊自我价值感的整合其中一般自我价值感和特殊自我价值感又可分为社会取向和个人取向两种类型我们编制了三个量表6条一般自我价值感量表和特殊自我价值感量表-140- 心理学动态 2001年的信度具有良好的构念效度构想大学生自我概念的理论维度对编制的自我概念问卷作因素分析友善容貌志向成熟和自纳等维度此外５ 前瞻Shavekson等提出的多维度多层次模型在自我概念的研究中占据重要地位从根本上推动了自我概念的实证性研究已得到了多数心理学家的认可未来的研究可能主要集中在以下几点上成分自我概念最主要的方面有哪些需要进一步探明它具体由哪些成分构成尚不明确一般自我概念是各个具体的成分自我概念在更高层次上的整合和重构需要深入研究不同年龄阶段儿童的自我概念的成分要素是不同的如儿童的数学自我概念与数学成就的关系的研究其它方面的成分自我概念的探讨也是如此这方面的探讨将进一步促进成分自我概念的结构模型的探讨台湾东华书局出版社19971998,4:289-292[12]郑涌,黄希庭. 自我概念的结构哲社版1997,1:18-22[13]郑涌,黄希庭. 自我概念的结构１９９８，５：５１－５６万方数据自我概念的多维度多层次模型研究述评作者：刘凤娥， 黄希庭作者单位：西南师范大学心理系刊名：心理学动态英文刊名：Journal of Developments in Psychology年，卷(期)：2001,9(2)被引用次数：55次1.李伟明心理计量学的长足进步 1998(06)2.黄希庭人格心理学 19983.Shavelson R J;Bolus R Self-concept: The interplay of theory and methods[外文期刊] 19824.Arsenio W F Children's 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S;Hattie J A Home enviroment,self-concept, and academic achievement:A casual modeling approach 198421.Song I S;Hattie J A Home enviroment,seif-concept,and academic achievement:Acasual modeling approach 198422.Hattie J Self-concept 199223.Byrne B M;Shavelson R J On the Structure of Social Self-Concept for Pre-,Early,and Late Adolescent:A Test of Shavelson,Hubber, Stanton (1976) Model 199624.Marsh HW;Shavelson RJ Seif-concept:Its multifaceted 198525.Fox K R;Corbin C B The physical self-perception profile:Development and preliminary validation 198926.Marsh HW;Richards G;Johnson S;Roche L, Tremayne P Physical seif Description Questionaire:Psychometic properties anda multitrait-muitimethord andlysis of relations to existing instruments 19941.路翠萍.LU Cui-ping自我概念的研究发展及其与心理康复的关系[期刊论文]-中国临床康复2005,9(8)2.刘岸英自我概念的理论回顾及发展走向[期刊论文]-心理科学2004,27(1)1.唐红新拓展课程对大学生自我概念和社会适应能力影响的研究[期刊论文]-科技资讯 2011(1)2.杨力五年制师专生自我厌烦感应对方式的调查研究[期刊论文]-辽宁高职学报 2009(5)3.王海棠.高红艳体验式团队拓展训练对大学生建立自我概念的影响研究[期刊论文]-浙江体育科学 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科学研究的正确方法与步骤理论模型的建立与验证
科学研究的正确方法与步骤理论模型的建立与验证科学研究是一项复杂而精细的工作，为了确保研究结果的准确性和可靠性，科学家们需要遵循正确的方法和步骤来进行研究。
在开展科学研究之前，科学家通常首先会建立一个理论模型，然后通过验证来验证这个模型的可行性。
本文将详细探讨科学研究的正确方法与步骤，以及理论模型的建立与验证。
一、科学研究的正确方法与步骤科学研究的正确方法与步骤是确保研究结果科学可靠的关键。
以下是常见的科学研究方法与步骤：1. 问题定义：科学研究的第一步是明确研究的问题或目标。
科学家需要明确研究的问题是什么，以及他们希望研究得出什么样的结论。
2. 建立假设：建立假设是科学研究的重要一环。
科学家根据已有的知识和研究背景，提出一个可以验证的假设，并基于此假设来开展后续的研究工作。
3. 设计实验：科学研究通常需要进行实验来验证假设。
在设计实验时，科学家需要确定实验的变量、控制组和实验组，以及实验的具体步骤和方法。
4. 数据收集与分析：在实验进行过程中，科学家需要准确地收集实验数据，并对数据进行分析。
数据分析可以使用统计学方法，以获取数据中的规律和趋势。
5. 结果解释与推断：在分析实验数据之后，科学家需要对结果进行解释与推断。
他们需要判断实验结果是否支持或反驳了原始的假设，并对结果进行合理的解释。
6. 结论与发现：科学研究的最终目标是得出科学可靠的结论和发现。
科学家需要总结实验的结果，并根据实验结果给出科学的结论和发现。
这些结论和发现可以为科学界提供新的认识和理解。
二、理论模型的建立与验证理论模型是科学研究中的重要工具之一，它是对研究对象或现象的抽象和概括。
理论模型的建立需要依据已有的理论基础和研究成果，通过整理、分析和总结，形成具有科学意义的模型。
理论模型的建立通常包括以下步骤：1. 文献综述：在建立理论模型之前，科学家需要进行充分的文献综述，了解已有的研究成果和理论基础。
这有助于科学家对研究对象或现象进行全面的认识和理解。
学术论文中建立理论模型的方法和技巧
学术论文中建立理论模型的方法和技巧学术论文在各个学科领域中扮演着重要的角色，它不仅可以展示研究者的学术成果，还能推动学科领域的发展。
在学术论文中，建立理论模型是一个关键的环节，它可以帮助研究者解决问题并提供新的见解。
然而，建立理论模型并不是一件容易的事情，需要一定的方法和技巧。
本文将介绍一些建立理论模型的方法和技巧，希望能够对研究者们有所帮助。
1. 理论框架的选择建立理论模型的第一步是选择适合的理论框架。
理论框架是指构建模型所依据的基本理论或范式。
研究者可以根据研究领域的特点和研究问题的需求选择合适的理论框架。
例如，在经济学领域中，常用的理论框架包括需求-供给模型、边际效用理论等。
选择合适的理论框架可以确保模型的准确性和可解释性。
2. 模型假设的设定建立理论模型需要设定一系列假设，这些假设可以简化现实世界的复杂性，并使问题易于研究。
在设定模型假设时，研究者需要考虑其合理性和适用性。
合理的假设应该基于对研究问题的深入理解，并且要与已有的理论和实证研究相一致。
适用的假设要符合研究领域的理论和实践发展趋势。
3. 变量的选择和定义构建理论模型需要明确研究变量的选择和定义。
变量是用来描述研究对象特征和变化程度的指标。
在选择变量时，研究者需要考虑研究问题的核心内容，选择与问题直接相关的变量进行研究。
在定义变量时，研究者需要清晰明确地描述其含义和测量方法，以确保模型的严谨性和可操作性。
4. 建立模型的数学表达建立理论模型需要将研究问题转化为数学表达式。
数学表达可以帮助研究者分析问题、推导结论，并进行模拟和实证分析。
在建立模型的数学表达时，研究者需要根据变量之间的关系和影响机制选择适当的数学方法和函数形式。
常用的数学方法包括线性回归模型、博弈论模型等。
5. 模型参数的估计建立理论模型后，研究者需要对模型参数进行估计。
参数估计是通过利用实证数据来确定模型中未知参数的过程。
研究者可以使用统计方法、经验方法或实证研究结果来进行参数估计。
研究模型的构建与实施
研究模型的构建与实施研究模型是指基于理论或实证分析所构建的用来解释或预测研究对象行为或现象的框架。
在科学研究领域，构建和实施研究模型是十分重要的一环。
本文将探讨研究模型的构建步骤及实施过程，并介绍一些常见的研究方法和技巧。
一、研究模型的构建步骤1. 确定研究目标：在开始构建研究模型之前，首先需要明确研究目标和研究问题。
研究目标可以是解释某一现象、预测未来趋势或测试某种理论假设等。
2. 收集相关文献：在构建研究模型之前，需要广泛收集关于研究对象的相关文献。
这些文献可以提供理论框架、已有的模型范例以及相关变量和假设等信息。
3. 确定研究变量：根据研究目标和问题，确定需要考察的研究变量。
研究变量可以分为自变量和因变量，自变量是研究者用来解释或预测因变量的变量。
4. 建立概念框架：依据研究目标和问题，建立起研究模型的概念框架。
概念框架是研究模型的理论基础，表达了变量之间的关系以及研究者的理论观点。
5. 假设设定：根据概念框架，提出研究假设。
研究假设是对研究模型中变量之间关系的猜测或推断。
假设应具备可测量性，并提供研究者对研究对象行为或现象的解释。
6. 确定研究方法和技巧：选择适当的研究方法和技巧，以验证或推翻研究假设。
常见的研究方法有问卷调查、实验研究、案例研究等。
7. 构建研究模型：根据概念框架和假设设定，将研究变量以及它们之间的关系组织为一个完整的研究模型。
模型的构建可以借助相关软件（如SPSS、AMOS等）进行。
二、研究模型实施过程1. 数据收集：研究模型的实施过程通常需要进行数据收集。
根据研究方法的选择，研究者可以使用问卷、实验设备、观察记录等方式来收集数据。
2. 数据处理与分析：在数据收集完成后，需要进行数据处理和分析。
研究者可以使用统计软件对收集到的数据进行整理、清洗和分析。
常见的数据分析方法有描述性统计、因子分析、回归分析等。
3. 模型验证与调整：通过数据分析，研究者可以对研究模型进行验证。
多层次模型分析的统计原理
多层次模型分析的统计原理多层次模型分析是一种统计方法，用于研究数据在不同层次结构下的变化规律和影响因素。
在实际研究中，我们经常会遇到数据存在多层次结构的情况，比如学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校中，员工嵌套在部门中等。
为了更准确地分析这种数据，多层次模型分析应运而生。
本文将介绍多层次模型分析的统计原理，帮助读者更好地理解和运用这一方法。
1. 多层次模型的基本概念多层次模型又称为分层模型或层次线性模型，是一种多层次数据结构下的统计分析方法。
在多层次数据结构中，数据被分为不同的层次，每个层次都有其特定的特征和影响因素。
多层次模型分析旨在同时考虑不同层次的影响，从而更准确地评估变量之间的关系。
2. 多层次模型的建模过程多层次模型的建模过程包括以下几个步骤：（1）确定层次结构：首先需要确定数据的层次结构，即数据被分为哪些层次，每个层次包含哪些变量。
（2）建立空模型：空模型是不考虑任何解释变量的基础模型，用于评估不同层次的变异程度，即在不考虑解释变量的情况下，数据在不同层次之间的变异程度。
（3）引入解释变量：在空模型的基础上，逐步引入解释变量，分析解释变量对因变量的影响以及不同层次之间的交互效应。
（4）模型诊断：对建立的多层次模型进行诊断，检验模型的拟合度和假设是否成立，如模型的残差是否符合正态分布等。
（5）模型解释和预测：最后，根据建立的多层次模型进行参数估计和解释，预测不同层次下因变量的取值，并评估解释变量对因变量的影响程度。
3. 多层次模型的统计原理多层次模型的统计原理主要包括以下几个方面：（1）随机效应：多层次模型中通常包含随机效应，用于描述不同层次之间的随机变异。
随机效应可以帮助解释不同层次之间的差异，提高模型的拟合度。
（2）固定效应：除了随机效应外，多层次模型还包含固定效应，用于描述解释变量对因变量的影响。
固定效应可以帮助评估解释变量的显著性和影响程度。
（3）方差分解：多层次模型通过方差分解，将总变异分解为不同层次和误差的变异成分，从而评估不同层次对因变量的解释能力。
学术论文中的模型构建与研究设计方法
学术论文中的模型构建与研究设计方法学术论文是科研工作者交流研究成果的重要途径，而模型构建和研究设计是论文的核心内容。
本文将探讨学术论文中的模型构建与研究设计方法，以帮助读者更好地理解和应用这些方法。
一、模型构建的基本原则模型构建是学术论文中的重要环节，它是为了解决研究问题而对现实世界进行简化和抽象的过程。
在模型构建过程中，需要遵循以下基本原则：1. 确定研究目标：在开始构建模型之前，研究者需要明确自己的研究目标和研究问题。
只有明确了研究目标，才能有针对性地构建模型。
2. 确定模型类型：根据研究目标和研究问题，研究者需要确定所使用的模型类型。
常见的模型类型包括统计模型、仿真模型、优化模型等。
3. 收集数据和参数：模型构建需要依赖于大量的数据和参数。
研究者需要通过实地调查、文献研究等方式收集所需的数据和参数。
4. 确定模型结构：模型结构是指模型中各个变量之间的关系。
研究者需要根据研究问题和数据特点，确定模型的结构，包括变量的选择、变量之间的联系等。
5. 模型验证和修正：模型构建完成后，需要对模型进行验证和修正。
研究者可以通过与实际数据的对比，评估模型的准确性和可靠性，并对模型进行必要的修正和改进。
二、研究设计的方法与技巧研究设计是指研究者在进行实证研究时所采用的方法和步骤。
一个合理的研究设计可以保证研究结果的可靠性和有效性。
下面介绍几种常见的研究设计方法和技巧：1. 随机对照实验设计：随机对照实验是一种常用的研究设计方法，它通过将研究对象随机分为实验组和对照组，来评估某种干预措施的效果。
在实施随机对照实验时，需要注意样本的随机选择和实验组与对照组的平衡性。
2. 案例对照研究设计：案例对照研究是一种观察性研究设计，它通过比较患病组和非患病组的差异，来探究某种暴露因素与疾病之间的关系。
在进行案例对照研究时，需要注意样本的选择和匹配，以及控制其他潜在影响因素的干扰。
3. 跨学科研究设计：跨学科研究设计是一种整合不同学科知识和方法的研究设计。
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2.1多层次理论建立的问题 ① 如何确定因变量 ② 如何连接不同层次间的现象 ③ 如何确定构年分析层次 ④ 如何建立假设
① 跨层次直接作用模型 ② 跨层次调节模型 ③ 跨层次青蛙池塘模型 ④ 一致的多层次模型
3.1 多层次分析包括两个方面
个体层次：主要是指个体的人格、认知、情感与行 为。
单位层次：主要是指组织气候、组织文化、与团队 绩效
① 共享单位特性 ② 直接一致构年 ③ 转移参考点共识构年 ④ 总体单位特性 ⑤ 形态单位特性
① 组内一致度 ② 组内相关（1）或ICC(1) ③ 组内相关(2) ICC(2)
4.1 HLM的优点
① 能够明确分析嵌套性质的数据 ② 能够改善个人层次效果的估计 ③ 能够使用广义的最小二乘法 ④ 提供了稳健的标准估计数 ⑤ 提供了方差协方差成分的有效估计数
优点，但如同其他方法一样，也有局限性。特别是 在一个假设不能满足或多个未能满足时，则估计会 出现很多问题。但不管如何，它为数据分析提供了 很好的工具，当然在分析数数据中，我们应该采用 合适的工具而不是流行的工具，这样才能是我们的 理论更加真实、可靠。
演讲者：钱 宇 老 师： 任利成
I. 引言 II. 多层次理论的建立、模型的分类 III. 多层次分析的构年与单位层次构年的数据聚合 IV. HLM的简介 V. 结语
ห้องสมุดไป่ตู้
本章的目的是说明多层次理论的建立与统计方法 上的一些重要元素，将从简要浏览多层次的研究 开始，在进入单位层次构年与聚合议题的介绍， 接着使用一个真实的样本数据来介绍多层线性模 型的分析流程。
① 零模型 ② 检验假设1的主效果 ③ 检验假设2的主效果 ④ 检验假设3或调节效果
针对level-1的预测因子三个中心处理方法 ① 原始尺度 ② 总平均数中心化 ③ 组内平均数中心化 针对level-2的预测因子三个中心处理方法 ① 原始尺度 ② 总平均数中心化
虽然HLM在多层次的数据上，已相当普及且有许多