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HLM模型在消费者研究中的应用.doc

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上传者: hebikun1968 2012-06-15 评分1 评论0 下载15 收藏0 阅读量51 暂无简介 简介 举报

简介:本文档为《HLM模型在消费者研究中的应用doc》,可适用于市场营销领域,主题内容包含HLM模型在消费者研究中的应用内容提要:HLM即分层线性回归模型可以将数据分成不同层次进行回归并在估计高层回归方程的参数时将低层回归方程的协方差纳入符等。

HLM 模型在消费者研究中的应用 内容提要: HLM ,即分层线性回归模型,可以将数据分成不同层次进行回归,并在估计高层回归方程的参 数时,将低层回归方程的协方差纳入考虑。该模型在样本的 齐方差 假设被破坏情况下尤其有效,常被用 于处理有着分组结构的数据。本文简要介绍了分层模型的思想,并使用某消费者数据,以对一个交互变量 系数的估计问题为例,将经典回归的最小二乘法估计( OLS )与分层模型进行了比较,证明了分层模型在 估计交互变量系数上的有效性。 关键词: 消费者研究;分层模型;交互变量 中图分类号: O212 文献标识码: A TheApplicationofHierarchicalLinearModelsinConsumerResearch Abstract: HierarchicalLinearModelshavebeenwidelyusedtoanalyzemulti-leveldata with“nested”structure.InHierarchicalLinearModels,wetakethe“lowlevel”covarianceinto accountinestimatingthe“highlevel”parameters.ThatisthereasonwhyHierarchicalLinear Modelscanbeusedtodealwiththe“nested”dataset,inwhichthe“identityofvariance” assumptionhasbeendestroyed.Inthethesis,toexplainwhytheHierarchicalLinearModel doesbetterthanOLSestimationinestimatingthecoefficientofinteractionvariables,a consumerdatawasused. KeyWords: ConsumerResearch;HierarchicalLinearModels;InteractionVariables 一、引言 1950 年美国社会学家 Robinson 发表了一篇文章,提出了 生态学谬误 ecologicalfallacy )的问 题。它指的是在社会科学研究中,使用高层次分析单位的信息直接推测低层次分析单位的性质造成的错误。 例如在社会调查获得的多层次数据中,我们既有群体层次的数据,也有个体层次的数据。如果我们的研究 对象是群体,可以用个体层间的数据来汇总,再通过汇总后的数据判断群体的性质;但如果我们的研究对 象是个体,却不能用组层次的数据来汇总推测个体的性质。用组层次的数据来汇总生成个体层次的信息, 就会造成 生态学谬误 。那在研究个体的时候干脆不考虑群体层次的信息能是否就能解决 生态学谬误 问题?答案是否定的。从理论上说,这样等于忽视个体所处的背景环境对个体的影响,不符合社会实际; 从统计上来说,对 群效应 clustereffect )的忽略会导致对个体变量参数估计的偏差。因此如何正确地 用群体层次的数据来为个体变量的参数估计服务成为一个具有挑战性的统计问题。 西方国家的社会科学界从发现这个问题到提出有效的解决方法,经历了大约二三十年。以美国为例, 20 世纪 50 年代美国的许多官方数据都是汇总的数据,是以地区为单位的,而学者们用的几乎所有数据都 是政府提供的汇总数据,因此这个问题提出造成了社会科学的一个危机。按照密歇根大学社会学系和统计 OtisDudleyDuncan 讲座教授谢宇的说法,美国在 50 年代后开展的调查革命就是为了回应 Robinson 的挑战。学者们开始展开调查,大量搜集个体层面的数据,但如何结合个体层面和群体层面的数据仍然是 个问题。但直到分层回归模型( HierarchicalLinearModels )提出,并且计算机的发展使得原有的参数 估计理论在实践上成为可能,这个问题才得到解决。 分层回归模型最早的应用主要是在教育学领域。例如 1980 Burstein 指出分层模型在分析教育学 数据时有着广泛的应用。和传统的回归模型比起来,它在分析具有群组层级结构数据方面有很大的优越性, 因此在许多学科领域都得到应用。在不同领域里,分层模型有着不同的称呼。社会学研究中常称之为多层 线性模型( multilevellinearmodels, 参见 Goldstein,1995 Masonetal.,1983 );在生物统计学研究 里称为混合效应模型( mixed-effectsmodels )或者随机效应模型 (random-effectsmodels, 参见 ElstonandGrizzle,1962 LairdandWare,1982 Singer,1998) ;统计学文献则称之为协方差成分模

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