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请大佬判断我的数据是否应该用HLM分析！
Jenniferkig
5382 15
2018-11-21
急求，HLM小白在线等！！！犹豫这个问题很久了，总感觉这些数据做多层有点不合适，请HLM大佬们帮忙判断一下：
我想看的是每个省的A变量对因变量B的影响，A的值每个省只有一个，但数据有10000+条，每条是一个个体，每个个体都有一个对应的B值。这种情况下，如果把A的值匹配给每个人（即个案来自哪个省，就给他那个省的A变量的值，然鹅B变量每个人的值都是不一样的），能把A作为一层变量，然后每个省的其他变量（假如有C、D……）放在第二层吗？


注：A变量是一个省人均值，即该省的A值除以该省总人数后的值
      C、D变量都是省的总值
      A、C、D都是每个省就一个值
不知道这样的描述清楚了没有...困扰好久啊...因为感觉和《多层线性模型应用》里提到的任何一种数据类型都不那么符合...
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汤大圆
2018-11-21 16:56:43
看了几遍大致明白你的意思了，A值其实类似我国34个省市的人均GDP，B值就是每个个体的值，C、D就是衡量省市的一个总值，以我的拙见，总的来说，
第一，你这个肯定是符合多层线性模型的数据结构的，你的个体嵌套于省份，因变量不仅受到个体层次因素的影响，还受到了省份层面的A、C、D的影响，这就是典型的多层数据结构；
第二，你可能是觉得A数据如人均GDP作为一个人均的变量好像乍一看不是省份层面的变量，其实不然，这类变量也是第二层的变量，第二层次的变量有一种算法就是用个体层次的变量聚类而来，这个时候注意要算一下ICC(2)，以及Rwg.
第三，你可以用ICC1来衡量是否适合用多层线性模型，只要ICC1大于0.059，基本可以判定适合多层线性模型
以上，希望给你帮助！
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Jenniferkig
2018-11-21 20:19:14
汤大圆 发表于 2018-11-21 16:56
看了几遍大致明白你的意思了，A值其实类似我国34个省市的人均GDP，B值就是每个个体的值，C、D就是衡量省市的 ...
是这样，可能我的表述还是不那么清楚，A想当一个自变量，去预测因变量B，举个例子，用每个省的人均GDP去预测个体的生活满意度，这个时候，同属一个省的比如都是浙江省的人他们的人均GDP的值是一样的，但是生活满意度每个个体都不一样，这个时候怎么用省人均GDP作为自变量预测生活满意度？
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汤大圆
2018-11-21 20:39:39
Jenniferkig 发表于 2018-11-21 20:19
是这样，可能我的表述还是不那么清楚，A想当一个自变量，去预测因变量B，举个例子，用每个省的人均GDP去预 ...
你这个就需要用多层线性模型呀，很明显A为第二层即省级变量，B为个体层次变量，然后第二层变量编码编程1-34个省市，而第一层变量编码为1 1 1 1 ，2 2 2 2，3 3 3 3分别对应第二层的北京、上海、重庆，以此类推，
另外，请求回复奖励，求点论坛币，哈哈
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flybook
2018-11-30 14:54:16
汤大圆 发表于 2018-11-21 20:39
你这个就需要用多层线性模型呀，很明显A为第二层即省级变量，B为个体层次变量，然后第二层变量编码编程1- ...
我想请教一下，如果用stata做多层线性分析，数据结构应该是什么样的？就是说，所有数据都放到一个数据文件中，但是，第一层是个体，第二层比如说是省，省的某个变量的数据，如GDP怎么表示出来呢？是要把属于某一个省的所有个体的GDP都写成同一个数据吗？谢谢啦！我论坛币很多，可以回复奖励的（虽然我不清楚怎么弄，不过你可以告诉我）
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汤大圆
2018-11-30 17:24:03
flybook 发表于 2018-11-30 14:54
我想请教一下，如果用stata做多层线性分析，数据结构应该是什么样的？就是说，所有数据都放到一个数据文件 ...
stata和spss的数据结构是一样的，两层数据要放在两个文件里面，简单来说，第二层为我国34省市的GDP，那么数据就为 1 2 3 . . . 34，第一层的数据假如为每个省的地级市的人口总数，这个时候要注意，要对应第二层，怎么对应，即为第二层的1代表北京市，那么第一层即为 1 1 1 1 2 2 2 3 3 3 。。。 34 34 34，1. 1 1 1就分别代表北京的四个地级市，34 34 34 分别代表新疆的3个地级市，意思就是说第一层的变量如果是同属于第二层的某一类，那就是同一个id
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