▊本書是社會科學研究領域當中，以使用者為導向，從事多層次模型分析的一本實用指南。
▊多層次取向在社會、行為、教育研究的重要性日益提高，尤其從當代的發展趨勢來看，此種模型比起傳統的迴歸模型提供了更貼近真實、且具啟發性的分析與發現。
▊在體認了多層次模型的潛力與重要性，以及為了提高技術層面的效率的雙重考量下，本書的作者不僅帶領研究者去探討實務上的議題，同時也針對執行多層次模型的問題提出深入的討論。本書利用真實的資料庫，示範多層次模型的研究設計與分析策略，並運用便捷的電腦軟體MLn來分析資料，並將繁複的數學公式與統計方程式，減到最低的層次。
▊對於亟需瞭解多層次模型的正確操作與有效運用的研究人員或學生來說，多層次模型分析導論是一本不可錯過的專業著作。
▊本書譯者為了加強本書的實用性，特別在本書當中加入了最新發展的HLM6軟體的分析範例，對照原作者的MLn數據報表與操作模式，使讀者得以熟悉兩種重要的軟體技術，讓本書的實用價值更形提高。
【隨書附贈光碟】 內含MLn與HLM6軟體操作範例，並提供SPSS資料庫以利演練
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Ita Kreft
現職：加州州立大學洛杉磯分校（California State University, Los Angeles）教育學院教授
Jan De Leeuw
現職：加州大學洛杉磯分校（University of California at Los Angeles; UCLA）會計系教授兼主任
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※譯者簡介
邱皓政
現任：國立中央大學企業管理學系副教授
國立政治大學創新與創造力研究中心研究員
學歷：美國南加州大學（University of Southern California）心理計量學博士
經歷：美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)神經醫學研究中心統計分析師
輔仁大學心理學系
世新大學社會心理系
台灣統計方法學學會理事長
台灣心理學會秘書長
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第１章 概說 Introduction
1.1 緒論
1.2 範例
1.3 綜述與定義
1.4 簡史
1.5 進一步的讀物
1.6 軟體
1.7 摘要
第２章 脈絡模型概述 Overview of contextual models
2.1 緒論
2.2 模型
2.3 資料
2.4 變異拆解
2.5 整體迴歸
2.6 聚合迴歸
2.7 脈絡模型
2.8 Cronbach 模型
2.9 共變數分析
2.10 脈絡模型的MLn分析
2.11 摘要
第３章 變動與隨機係數模型 Varying and Random Coefficent Models
3.1 緒論
3.2 分組迴歸
3.3 變動係數
3.4 隨機係數模型
3.5 線性模型的假設
3.6 「斜率結果」分析
3.7 隨機係數模型分析結果
3.8 替代模型：共變數分析
3.9 參數的數目
3.10 摘要
第４章 範例分析
4.1 緒論
4.2 第一部份 Session 1
4.3 第二部份 Session 2
4.4 第三部份 Session 3
4.5 第四部份 Session 4
第５章 多層次分析的重要議題 Frequently Asked Questions
5.1 緒論
5.2 中心化的影響
5.3 模式變異
5.4 統計檢定力
5.5 隨機問題
5.6 估算方法與算則
5.7 多元共線性
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投影片((外加))
若要索取未隨書附送(外加)且未於此提供下載的教學資源，請詳洽業務人員(02-27055066#824)(僅提供教師使用)
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