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hlm 프로그램 다운로드


이 페이지의 목적은 사용자가 UCLA에서 일반적으로 사용되는 통계 소프트웨어에 대한 최신 버전 및 업데이트를 알리는 것입니다. 무료 통계 소프트웨어의 짧은 목록은이 페이지의 끝에 제공됩니다. 해당 프로그램에 대한 최신 업데이트는 제공된 링크를 참조하십시오. HLM은 읽기 전용 디렉터리에서 서버에 저장됩니다. 기본적으로 HLM은 결과의 출력 파일을 동일한 디렉터리로 작성하려고 시도하지만 디렉터리만 읽기 전용이기 때문에 시도에서 실패합니다. 문제를 해결하려면 HLM에게 출력에 다른 디렉터리를 사용하도록 지시해야 합니다. 출력 파일 디렉터리 위치를 변경하려면 HLM 프로그램 창 상단의 메뉴 옵션 목록에서 기본 사양을 선택합니다. 출력 파일 이름 슬롯에 유효한 디렉터리 및 파일 이름을 입력합니다. HLM 출력은 개별 레벨-2 단위에 대한 경험적 Bayes 파라미터를 포함하지 않는다. 그러나 평균 레벨 1 매개 변수와 각 학교의 매개 변수 간의 차이를 포함하는 잔차 파일을 만들 수 있습니다. 생성된 잔류 파일은 실제로 데이터 파일이 아니라 세 가지 가능한 소프트웨어 패키지(SPSS, SAS 또는 SYSTAT) 중 하나에 대한 구문 파일입니다.

이러한 프로그램 중 하나를 사용하여 구문 파일을 실행하여 데이터를 데이터 파일에 넣은 다음 분석하거나 새 변수를 계산하는 데 사용할 수 있습니다. 이 파일에는 일반 최소 제곱(OLS) 잔량과 경험적 베이즈 잔차는 모두 포함됩니다. 그리고 단위 간 오류 분산을 계산하기 위한 다음. 이 수식에서 n은 각 레벨 2 단위의 개인 수입니다. 모든 레벨-2 단위에 동일한 수의 개인이 있는 경우는 드물기 때문에 Snijders와 Bosker (1999)는 다음 공식에서 n에 대한 합리적인 숫자 또는 고조파 평균을 사용하는 것이 좋습니다: 이 항목을 작성했지만 아직 RePEc에 등록되지 않은 경우 여기에서 수행하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 프로필을 이 항목에 연결할 수 있습니다. 그것은 또한 우리가 에 대해 불확실이 항목에 잠재적 인 인용을 받아 들일 수 있습니다. (((37.03/41.03) + 4.77) / ((39.15/41.03) + 8.61)) = . 59 행동 및 소셜 데이터는 일반적으로 중첩 구조를 갖는다. 예를 들어, 반복된 관측값이 일련의 개인에 대해 수집되고 측정 사례가 모든 사람에게 동일하지 않은 경우 다중 관측값은 사람 내에 중첩된 것으로 적절히 생각됩니다.

각 사람은 또한 학교 또는 직장과 같은 일부 조직 단위 내에 중첩 될 수 있습니다. 이러한 조직 단위는 커뮤니티, 주 또는 국가와 같은 지리적 위치 내에 중첩될 수 있습니다. 계층적 선형 모델 내에서 데이터 구조의 각 수준(예: 사람 내반복 관찰, 커뮤니티 내의 사람, 주 내 커뮤니티)은 공식적으로 자체 하위 모델로 표현됩니다. 각 하위 모델은 해당 수준에서 발생하는 구조 관계와 해당 수준에서의 잔류 가변성을 나타냅니다. 나는 학생들이 내 레벨 2 단위인 학교 내에 중첩 된 레벨 1 단위인 2 단계 모델을 가지고 있습니다. 내 모델에는 임의의 레벨 1 가로채기가 있습니다. 계층 적 모델에 대한 R 제곱 값을 얻을 수 있습니까? 방정식을 그래프로 하기 전에 먼저 그래프로 보려는 모든 변수를 포함하여 모델에 대한 분석을 설정하고 실행해야 합니다. 각 행은 잔차 파일의 수준 2 단위를 나타내므로 이 파일에서 각 행은 학교를 나타냅니다.