【综合应用】STATA二层连续因变量HLM模型实战

暑假将更新STATA及R的方法类课程，以及与此相关的数据处理和论文精讲类课程。第一期为HLM方法系列课程，包括因变量连续，因变量二值，因变量顺序，因变量多值，以及跨类和多成员等HLM细分课程。一大波新专栏将即将来袭，欢迎关注。

纵观HLM方法网络课程主要有以下不足：第一，HLM软件不好找。第二，即便找到了，也是学生版。且第一层观测值数量有限制。第三，HLM软件无法处理复合模型，比如，纵贯数据，跨类数据，以及多成员模型等。

传统量化研究一个前提假设是观测值是独立的。在实际论文写作当中的，即便抽样过程是独立的，也穷尽了观测值的所有预测变量，但无法解决观测值的背景特征问题。比如，学生隶属于班级，个人隶属于某个单位等等。那么，如何解决这类问题呢？STATA二层连续因变量HLM模型实战。

本期推出《【综合应用】STATA二层连续因变量HLM模型实战》通过本期你可以掌握：1.1 HLM适用何种数据？1.2 HLM为什么适用？1.3 HLM随机截距模型是什么？1.4 HLM随机系数模型是什么？1.5 HLM全模型是什么？2.1 HLM随机截距模型如何进行数据拟合？Stata实战操作。2.2 HLM随机截距模型如何解释输出结果？Stata实战操作。2.3 HLM随机截距模型如何计算VPC系数？Stata实战操作。2.4 HLM随机截距模型如何进行LR检验？Stata实战操作。2.5HLM随机截距模型如何进行结果作图？Stata实战操作。3.1HLM随机系数模型如何进行数据拟合？Stata实战操作。3.2HLM随机系数模型如何解释输出结果？Stata实战操作。3.2.1随机系数模型组效应计算？Stata实战操作。3.2.2 随机系数模型组效应作图？Stata实战操作。3.3 HLM随机系数模型如何进行结果作图？Stata实战操作。4.1 HLM全模型数据拟合及结果解读？Stata实战操作。4.2 含虚拟变量的HLM全模型数据拟合及结果解读？Stata实战操作4.3 含交互项的HLM全模型数据拟合及结果解读？Stata实战操作。4.4 HLM全模型方差共变设定？Stata实战操作。4.5 HLM全模型残差独立设定？Stata实战操作。除此，本次专栏将提供详细的DO程序及数据，并详细解释命令操作，课程录制时长均超过70分钟以上，每个视频10-20分钟不等，VIP小伙伴免费观看。