基礎から学ぶマルチレベルモデル

今日3つ目の記事です。
HLMの勉強をするのに重宝している、最近出た本を紹介。知り合いの人が訳者でもあるので、宣伝もかねて。

基礎から学ぶマルチレベルモデル―入り組んだ文脈から新たな理論を創出するための統計手法 基礎から学ぶマルチレベルモデル―入り組んだ文脈から新たな理論を創出するための統計手法
Ita Kreft、Jan de Leeuw 他 (2006/11)
ナカニシヤ出版

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おそらくあんまり知られてないことに、実はHLMは共分散分析の最も発展した形なんですね。
1ステップ 共分散分析(傾きが郡間で等しい)
2ステップ 変動係数モデル(傾きが郡間で異なる)
3ステップ ランダム切片モデル(切片が確率変数になる)
4ステップ ランダム係数モデル(傾きが確率変数になる)
5ステップ HLM
ていう感じ。HLMはこういうものの総称でもあり、最も発展したものを指すこともある。そのようなことが、この本に詳しく書いてます。
ややこしい数式とかはあんまりなくて、でも重要なところは単純化して載せてるので、わかりやすいです。
あと、HLM6やMLwin、SPSSにおけるHLMのやり方とかがわかりやすく書いているのでそれだけでも読む価値はあるかと思います。

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