多水平统计模型简介(研究生版)

0 j 的假定及其含义与方差成份模型一
致。现
1 j 为随机变量，假定：
E ( 1 j ) 1
Var(1 j )
2 u1
1 j 表示第 j 个医院的 y 随 x 变化的斜
率； 1 表示全部医院的 y 随 x 变化的斜率 的平均值(平均斜率)。
是指各医院的 y 随 x 变化的斜率
多水平分析的概念为人们提供了这样一个框架，即 可将个体的结局联系到个体特征以及个体所在环境或背 景特征进行分析，从而实现研究的事物与其所在背景的 统一。
基本的多水平模型
经典模型的基本假定是单一水平和单一的随 机误差项，并假定随机误差项独立、服从方差为
常量的正态分布，代表不能用模型解释的残留的
随机成份。
医院水平的方差成份， e0为患者水平的方差成份。
2
组内相关的度量
方差成份模型中，应变量方差为
Varyij | 0 , 1 , xij Var(u0 j e0ij )
Var(u0 j ) Var(e0ij ) Cov(u0 j , e0ij )

2 u0

2 e0
(Variance Component Model)
假定一个两水平的层次结构数据，医院为水
平 2 单位，患者为水平 1 单位，医院为相应总体
的随机样本，模型中仅有一个解释变量 x 。
yij 0 j 1 xij e0ij
j 1,2,...,m
示水平 2 单位 示水平 1 单位
i 1,2,...,n j
多水平模型(multilevel models)最先应用于教育 学领域，后用于心理学、社会学、经济学、组织行 为与管理科学等领域，逐步应用到医学及公共卫生 等领域。
Harvey Goldstein, UK, University of London, Institute of Education 《Multilevel Models in Educational and Social Research》1987
Nicholas Longford, Princeton University,
Education Testing Service
《Random Coefficient Models》1993

多水平主成分分析 多水平因子分析 多水平判别分析 多水平logistic回归 多水平Cox模型 多水平Poisson回归 多水平时间序列分析 多元多水平模型 多水平结构方程模型
yij
计,
和
xij 分别为第 j 个医院中第 i 个患者应变
1 为参数估
量观测值和解释变量观测值， 0 j 和
e0ij
为通常的随机误差项。
与经典模型的区别在于 0 j 。经典模型中的估 计为 0 ，仅一个估计值，表示固定的截距，而在 方差成份模型中 0 j 表示 j 个截距值，即当 x 取 0 时，第 j 个医院在基线水平时 y 的平均估计值。
2 u0
2 u0 2 e0


测量了医院间方差占总方差的比例，
实际上它反映了医院内个体间相关，即水平 1
单位(患者)在水平 2 单位(医院)中的聚集性或 相似性。
由于模型不止一个残差项，就产生了非 零的组内相关。若 为 0，表明数据不具
层次结构，可忽略医院的存在，即简化为
2 非 零 传统的单水平模型；反之，若存在 u
与方差成份模型的区别在于 1 j 。
方差成份模型中协变量 xij 的系数估计为 固定的 1 ，示协变量 xij 对反应变量的效应 是固定不变的。在随机系数模型中协变量 xij 的系数估计为 1 j ，示每个医院都有其自身的 斜率估计，表明协变量 xij 对反应变量的效应 在各个医院间是不同的。
随机系数模型
(Random Coefficient Model)
随机系数模型是指协变量的系数估计不 是固定的而是随机的，即协变量对反应变量
的效应在不同的水平 2 单位间是不同的。
仍以医院与患者两水平数据结构说明随 机系数模型基本结构与假设。
yij 0 j 1 j xij e0ij
0 j 0 u0 j
0 为平均截距，反映 yij 与 xij 的平均关系，
即当 x 取 0 时，所有 y 的总平均估计值。
u0 j 为随机变量，表示第 j 个医院 y 之平均估
计值与总均数的离差值，反映了第 j 个医院对 y 的 随机效应。
1 表示协变量 x 的固定效应估计值。即 y 与
模型随机部分具多个残差项，需估计4个
随机参数，即方差 协方差 u0 1 。

2 u0
、 2 和 2 以及
u1 e0
模型的反应变量方差为：
Varyij | 0 , 1 , xij Varu0 j u1 j xij e0ij
2 2 2 u0 2 u0 1 xij u1 xij e20
经典方法框架下的分析策略
经典的线性模型只对某一层数据的问题进行 分析，而不能将涉及两层或多层数据的问题进行 综合分析。 但有时某个现象既受到水平1变量的影响， 又受到水平2变量的影响，还受到两个水平变量 的交互影响(cross-level interaction)。
个体的某事件既受到其自身特征的影响，也 受到其生活环境的影响，即既有个体效应，也有 环境或背景效应(context effect)。 例如，个体发生某种牙病的危险可能与个体 的遗传倾向、个体所属的社会阶层(如饮食文化和 口腔卫生习惯)、环境因素(如饮水中氟浓度)等有 关。
将模型改记为：
yij 0 1 xij u0 j u1 j xij e0ij
即表达为固定部分与随机部分之和。其
中，固定效应用均数描述，它决定了全部医 院的平均回归线，这条直线的截距即平均截
距 0 ，直线的斜率即平均斜率 1 。u1 j 为随
机系数。
随机效应用方差描述，它反映了各 医院之间 y 的变异与协变量 x 的关系。
0
的
，则不能忽略医院的存在。
水平 2 单位中的水平 1 单位间存在相关， 通常的“普通最小二乘法”(Ordinary Least Squares OLS)进行参数估计是不适宜的。
进一步，如数据具有三个水平的层次 结构，如医院、医生和患者三个水平，则 将有两个这样的相关系数，即医院内相关 和医生内相关。
协变量 x 的关系在各医院间是相同的，换言之， 医院间 y 的变异与协变量 x 的变化无关。
方差成份模型拟合 j 条平行的回归线，截
距不同( 0 j )，斜率相同( 1 )。
对医院水平残差的假定
2 E(u0 j ) 0， Var(u0 j ) u
0
对患者水平残差的假定与传统模型一致
Anthony Bryk, University of Chicago Stephen Raudenbush, Michigan State University , Department of Educational Psychology
《Hierarchical Linear Models： Applications and Data Analysis Methods》1992
2 u1
的方差。
1 j 1 u1 j
Var (u1 j ) Cov(u0 j , u1 j ) u
u1 j示第
E(u0 j ) E(u1 j ) 0
2 u1
01
j 个医院的斜率与平与斜率离差值的 协方差，反映了它们之间的相关关系。
此即水平 2 和水平 1 方差之和。 同一医院中两个患者(用i1，i2 表示)间的协方差
为：
2 Cov u0 j e0i1 j , u0 j e0i2 j Covu0 j , u0 j u0


组内相关(intra-class correlation, ICC)


多水平模型由固定与随机两部分构成，与一 般的混合效应模型的不同之处在于，其随机部分 可以包含解释变量，故又称为随机系数模型 (random coefficient model)，其组内相关也可为 解释变量的函数。换言之，多水平模型可对不同 水平上的误差方差进行深入和精细的分析。
1. 方差成份模型

ML3 (1994) / MLN (1996) / MLwiN (1999)
HLM (Hierarchical Linear Model)
SAS (Mixed)
SPSS STATA
层次结构数据的普遍性
水平2
水平1
两水平层次结构数据
“水平” (level) ：指数据层次结构中的某一层 次。例如，子女为低水平即水平 1 ，家庭为高水 平即水平 2 。 “单位” (unit) ：指数据层次结构中某水平

分解(disaggregation) 聚合(aggregation)

分解：不满足模型独立性假定，回归系数及 其标准误的估计无效，且未能有效区分个体效应 与背景效应。另一种分析策略是用哑变量拟合高 水平单位的固定效应。 聚合：损失大量水平1单位的信息，更严重的 是可能导致“生态学谬误”(ecological fallacy)。
当数据存在层次结构时，随机误差项则不满足 独立常方差的假定。模型的误差项不仅包含了模型 不能解释的应变量的残差成份，也包含了高水平单 位自身对应变量的效应成份。
多水平模型将单一的随机误差项分解到与数
据层次结构相应的各水平上，具有多个随机误差 项并估计相应的残差方差及协方差。构建与数据 层次结构相适应的复杂误差结构，这是多水平模 型区别于经典模型的根本特征。
非独立数据不满足经典方法的独立性条件， 采用经典方法可能失去参数估计的有效性并导致 不合理的推断结论。 但非独立数据的组内相关结构各异，理论上， 不同的结构应采用相应的统计方法。如纵向观测 数据常用广义估计方程(GEE)，但有两个局限性： 一是对误差方差的分解仅局限于2水平的情形， 二是没有考虑解释变量对误差方差的影响。当应 变量的协差阵为分块对角阵时，一般采用多水平 模型。