本书从一组简单的数据说起，介绍了阶层线性模型的原理与方法论，说明了什么场合要采用阶层线性模型以及忽略阶层线性模型时可能会遭遇的后果问题。本书对于想要学习阶层线性模型，以及想要利用阶层线性模型做量化研究的读者来说，是必备的工具书。

本书比较一般回归分析与阶层线性模型的差异；介绍阶层线性模型的原理与各种模型；对阶层线性模型所用的参数估计与检验方法做扼要的理论推导；简单介绍非连续变量因变量的分析；深入剖析纵贯面数据的成长曲线模式；翔实探讨当代有关阶层线性模型的重大议题；以实例对各种横断面阶层线性模型进行范例说明与结果报表的解读；系统整理和介绍HLM与SPSS软件有关阶层线性模型的操作接口、功能与绘图。

导言

第一章 回归模式与阶层线性模型

第一节 回归模型

第二节 阶层线性模型的方法论

第二章 阶层线性模型原理

第一节 阶层线性模型概念

第二节 阶层线性模型原理

第三章 阶层线性模型的各种模型

第一节 阶层线性模型的主要模型

第二节 阶层线性模型的一般式

第四章 阶层线性模型的参数估计

第一节 具随机效应的单因素方差分析与D2的估计

第二节 具随机效应的单因素协方差分析与D2的估计

第三节 最大概似估计法

第四节 EM算法

第五章 阶层线性模型的参数检验

第一节 简单回归分析的回归系数检验

第二节 阶层线性模型的参数假设检验类型

第三节 阶层线性模型的参数检验

第四节 模式拟合度的概似比检验

第六章 广义阶层线性模型

第一节 广义线性模式介绍

第二节 逻吉斯回归与概率回归

第三节 多项逻吉斯回归或多项逻辑模型

第四节 次序概率回归分析或累积逻吉斯回归

第五节 泊松回归

第六节 广义线性阶层模式

第七章 纵贯面资料分析

第一节 纵贯面数据的类型

第二节 横断面与纵贯面数据的关系

第三节 线性成长模式

第四节 第一层自变量的中心化问题

第五节 误差项的假设

第六节 混合模型

第七节 成长模式的系数解读问题

第八章 阶层线性模型假设与一些重要议题

第一节 HLM的基本假设

第二节 中心化议题

第三节 固定效应与随机效应的选择

第四节 样本大小的决定

第五节 残差分析

第六节 决定系数的计算

第七节 缩动与信度的意义

第九章 阶层线性模型的应用实例

第一节 基本数据概述

第二节 零模型（具随机效应的单因素方差分析）

第三节 具随机效应的单因素协方差分析

第四节 随机回归系数模型

第五节 以平均数为结果变量模型

第六节 情境模型

第七节 完整模型

第十章 阶层线性模型的软件操作介绍

第一节 HLM6.02的操作

第二节 SPSS的Mixed模块

第三节 SPSS Mixed语法

后记

参考文献与进阶阅读文章