第1章 多水平的随机截距模型
1.1 经典回归模型
1.2 不带协变量的两水平随机截距模型
1.3 纳入协变量的随机截距模型
1.4 多水平模型的假设检验
1.5 残差分析及其应用
1.6 多水平模型用于预测
1.7 多水平模型的优势
1.8 多水平模型的不同表达形式
1.9 用MLwiN拟合两水平随机截距模型
1.10 用其他软件拟合两水平随机截距模型
第2章 随机系数模型
2.1 单个随机斜率的随机系数模型
2.2 多个随机斜率模型简介
2.3 用MLwiN拟合随机斜率模型
2.4 用其他软件拟合随机斜率模型
第3章 重复测量资料的多水平模型
3.1 重复测量资料的性质
3.2 测量时间固定的多水平模型
3.3 交叉试验资料的多水平模型
3.4 两水平生长模型
3.5 自相关残差模型
3.6 用MLwiN软件拟合重复测量资料的多水平模型
3.7 其他软件拟合重复测量资料的多水平模型
第4章 多个反应变量的多水平模型
4.1 模型的数据背景
4.2 多个反应变量的实例
4.3 多个反应变量多水平模型的基本形式
4.4 MLwiN软件拟合多个反应变量模型
4.5 其他软件拟合多个反应变量多水平模型
第5章 二分类资料的多水平模型
5.1 问题的背景
5.2 二分类反应变量的单水平模型
5.3 二分类反应变量的两水平logistic回归模型
5.4 三水平数据结构的实例
5.5 参数估计方法
5.6 双反应变量的多水平模型
5.7 用MLwiN拟合多水平logistic回归模型
5.8 其他软件拟合多水平logistic回归模型
第6章 多项分类数据的多水平模型
6.1 多项分类数据特征和多水平结构
6.2 无序多项分类数据的多水平logistic模型
6.3 多水平有序分类回归模型
6.4 用MLwiN拟合多水平多项式模型
6.5 用其他统计软件拟合多水平多项式模型
第7章 多水平Poisson回归模型
7.1 Poisson模型简介
7.2 两水平Poisson模型
7.3 超Poisson方差模型
7.4 两水平负二项分布模型
7.5 三水平Poisson模型
7.6 用MLwiN软件拟合多水平Poissin模型
7.7 用其他软件拟合多水平Poissin模型
第8章 新药生物等效性评价中的多水平模型
8.1 生物等效性评价的应用背景和定义
8.2 等效性评价中的方差分解和统计方法
8.3 等效标度的置信区间估计
8.4 估计方差分量的多水平模型
8.5 实例分析
8.6 软件操作
第9章 信度分析中的多水平模型
9.1 信度的定义及指标
9.2 相关系数、方差分析、ICC与多水平模型
9.3 ICC的置信区间
9.4 评分者信度实例分析及结果比较
9.5 内部一致性信度实例分析及结果比较
9.6 用MLwiN拟合多水平模型及计算ICC
9.7 用其他软件拟合多水平模型
第10章 阶梯设计试验效果评价中的多水平模型
10.1 阶梯设计试验的定义和应用背景
10.2 阶梯设计试验的实例数据结构
10.3 估计阶梯设计试验效果的基本多水平模型
10.4 估计阶梯设计试验效果的多水平双重差分模型
10.5 用MLwiN估计模型参数的操作程序
10.6 用其他统计软件拟合多水平双重差分模型
第11章 多水平生存时间的统计模型
11.1 具有多水平结构的生存时间数据和实例
11.2 比例风险模型
11.3 离散-时间风险模型
11.4 加速死亡时间模型和脆弱模型
11.5 用MLwiN软件拟合多水平生存时间模型
11.6 用其他统计软件拟合多水平生存分析模型
第12章 多水平Meta分析模型
12.1 Meta分析原理
12.2 正态资料多水平Meta分析模型
12.3 疾病危险因素队列研究资料的Meta分析模型
12.4 疾病危险因素病例对照研究资料的Meta分析模型
12.5 组合聚集数据和个体数据的两水平Meta分析模型
12.6 多水平网络Meta分析模型
12.7 用统计软件拟合实例的操作
第13章 多水平模型的参数估计方法简介
13.1 最小二乘估计
13.2 广义最小二乘估计
13.3 迭代广义最小二乘估计
13.4 限制性迭代广义最小二乘估计
13.5 EM估计
13.6 贝叶斯推断与MCMC算法
参考文献
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