分层模型的变量设置
[size=5]我的问题是：在层2模型中，如何设置变量，即：如何确定在层2模型的几个方程中（如有6个方程，对应的在层1模型中有5个自变量），哪个方程需要加入层2变量，而哪个方程则不需要加变量？我自己的理解是这样的：
从交互作用的角度来看，如果考虑到层2中的变量对层1模型中的某个变量（如Xij）有作用（或两者可能有交互作用），那么，就需要在层2模型的Bij的方程中加入层2变量。如果没有交互作用，就不用加入。当然，这也取决于理论假设。
换个角度，如果将HLM换成用Logistic 或一般回归来看，也就是变成，如果X与W有交互作用时，需要在Logistic或一般回归中加入交互作用。
请问，我的理解对吗？谢谢！:P
如果这种想法是对的，那么，对于层2模型的随机误差项（uij），应该如何确定呢？
在看讲义的时候，又想到一个问题。在“分层数据分析中的两难”中，提到的第三种方法，是因为违反了OLS的“误差项独立”的假设。但是，在讲Logistic回归时，似乎并没有讲这些条件。而只是因为因变量的取值范围及线性概率模型有问题，所以要用Logistic。那么，我的问题是：在不考虑自变量的层次问题的情况下，运用第三种方法也应该是合理的，也不会产生什么估计问题了。对不对啊？
在三种方法的后面，还有“此外”的一段话。即：“不能考虑不同层次变量之间的互动效应，而这些很可能是研究的焦点。”
为什么不能考虑啊？如果认为有互动效应，就可以加入交互项啊？这似乎又和上面所说的模型设置有相似的地方了。
想不通。呵呵;)[/size]
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给您添麻烦了，郭老师，谢谢！[/size]
[[i] Last edited by mgxzh2005 on 2005-9-30 at 01:55 [/i]]
I think you are right!
[quote]Originally posted by [i]mgxzh2005[/i] at 2005-9-30 01:52[size=5]我的问题是：在层2模型中，如何设置变量，即：如何确定在层2模型的几个方程中（如有6个方程，对应的在层1模型中有5个自变量），哪个方程需要加入层2变量，而哪个方程则不需要加变量？
我自己的理解是这样 ... [/quote]
I think that your undersatnding is correct!! Good point in deed!!
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