HLM多层线性模型教程：认识HLM6.0界面

多层线性模型(Hierarchical Linear Models, HLM)是一种用于分析层级数据的统计方法，以层级结构为基础，分析上下文和个体之间的关系。HLM6.0作为HLM软件的一个版本，能够非常直观地建立方程式，每层变量清晰明了，使用界面友好简洁。本文将为大家介绍HLM 6.0的主界面，并告诉大家各界面的主要功能。

HLM6.0主界面

打开HLM的主界面，最上面的工具栏就是我们用到的主要菜单。首先`File`下面我们可以创建新的hlm/mdtm文件(在HLM中是最重要的文件)，如果我们已经建立好了HLM的MDM文件，那么我们在下次打开的时候需要选择"make new mdm from old mdm files"，HLM不能直接打开之前的文件，可以从之前的MDM文件中运行。我们需要新建立一个HLM处理，在左侧`Data Input`中点击Stata Package Input2，然后我们会看到如下界面。

数据类型与层数设置

HLM支持不同的数据类型和层数设置，因此建立文件的界面主要如下图。区域1和区域2是MDM文件的名称与保存，两个名称可以不一样，但是不能空着。区域3是数据类型的选择，假如数据位人嵌套在组中，选择第一个，假如是追踪数据的多个时间点测量，选择第二个。区域4是水平1的界定，区域5是水平2的界定。选择已经在SPSS中编辑好的数据，然后界定第一层的变量和第二层的变量（详见下篇经验）。最后先make mdm%，然后我们可以检查MDM，出来一些描述性的结果，如下图。

因变量与自变量设置

接下来，我们点击“DONE”，水平1的数据下包括右下方的所有变量。然后我们点击因变量，将其设定为产出变量，假如本数据中score为因变量，左击score，选择outcome variable。再左击自变量，有三种方式，一种是没有中心化的，一种是组中心化的，一组是总体中心化的数据，根据数据类型进行选择，一般假如是原始数据的话选择没有中心化的。

随机效应与固定效应

有时候，我们需要将第二层的某些方程中的随机效应改为固定效应，这个时候在HLM6.0中的操作非常简单。只需要将你所需要固定的随机变量点击变为灰色即可，如下图。

运行程序

接下来，我们继续设置第二层的变量。注意设置哪个方程，需要先点击该方程。然后我们就可以运行该程序了。我们也可以先保存再运行，运行之后的结果默认会以hlm2为文件名的txt文档保存在MDM文件所放置的文件夹中。

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