Разноуровневое каре: 240 ФОТО, модные тренды 2021 и виды прически каре

От: Из: Разное

Содержание

Стрижки каре 2020 – модные тенденции и новинки (фото)

Модные тенденции в стрижках – явление переменчивое, но несмотря на это, многие прошлые тренды до сих пор актуальны, разве что меняются немного формы и добавляются новые элементы.

Так случилось и с популярной стрижкой каре 2020, которая имеет множество различных интерпретаций. В этом сезоне модное каре можно дополнять асимметричной, косой, филированной челкой. Интересно смотрятся рваные кончики, удлиненное каре.

Содержание:

Тенденции 2020 года в стрижках каре

Мода на стрижки каре продолжается и это не может не радовать. Сегодня стилисты предлагают массу вариантов преображения. При этом они остаются практичными и универсальными. Это доказывает фото стрижки каре модной в 2020 году.

ОСНОВНЫЕ ВИДЫ КАРЕ:

Стрижка каре на короткие волосы без челки поможет подчеркнуть линию скул. Поэтому такую стрижку чаще всего можно увидеть у девушек с круглой и овальной формой головы. Отсутствие челки имеет свою прелесть. Без нее лицо выглядит более открытым, а черты лица более выразительными.

Короткое каре с челкой 2020

Не просто стильно, но и практично. Ведь челка – это не просто очаровательная деталь женского образа, но и отличная возможность скорректировать черты лица, сделать их более мягкими.

Прямое длинное каре без челки

Изящный и элегантный вариант, который идет практически всем женщинам не зависимо от их возраста. Такая модная стрижка будет интересна тем девушкам, которые любят эксперименты. Ведь благодаря удачной длине, волосы можно будет укладывать различными способами и даже использовать плетение, которое сейчас в тренде.

Длинное каре с ровной прямой челкой

Его можно смело отнести к омолаживающему варианту. Ведь челка удивительным образом преображает лицо, делая его моложе и свежее. Конечно нужно тщательно следить за ее состоянием, она всегда должна быть идеально уложена. Чтобы она не пушилась и не торчала в разные стороны, можно использовать специальный узкий утюжок.

Каре с удлиненной челкой на бок

Это очень женственно и мило. С такой прической, любая девушка будет выглядеть загадочно. К тому же с помощью такого оформления женской стрижки можно скорректировать форму лица, сделать его более вытянутым. Такой эффект обязательно придется по душе девушкам с круглой или квадратной формой лица.

Модное каре с удлиненной челкой на две стороны

Такое каре отличается естественными линиями и формой. Оно не прихотливо в укладке. Новинки в прическах как раз включают в себя ненавязчивые элементы. Именно к ним можно отнести удлиненную челку на две стороны. Она имеет также и практичное значение. Ведь к ней прибегают девушки, если хотят отрастить челку.

Удлиненное боб-каре 2020

Это стабильный тренд, который не теряет актуальности и в этом сезоне! В этом вы сможете убедиться, посмотрев фото модной стрижки боб каре. В чем же ее феномен популярности? А в том, что стрижка универсальна. Она сможет открыть изящную шею и сделает лицо более мягким.

Пряди могут выстригаться различными способами, но как правило угол среза обрамляет лицо и повторяет его очертания. Фирменной фишкой боб каре 2020 является косой пробор, плавные обтекаемые контуры сзади и удлиненные пряди. Стрижка прекрасно держит заданную форму укладки и подходит для волос любой структуры.

Короткое боб-каре 2020

Боб-каре делает образ женщины по деловому строгим и при этом подчеркивает нежность и мягкость женщины. Состоит он из боковых разноуровневых слоев. Боб-каре на короткие волосы украшает дам любого возраста, но выбирая такую стрижку обязательно нужно учитывать индивидуальные особенности внешности. Укладка стрижки боб каре 2020 требует аккуратности. Хотя добиться этого легко. Достаточно использовать щетку для сглаживания прядей и зафиксировать результат лаком. Любительницы эпатажа также могут прибегнуть к короткой стрижке каре – боб. С помощью своеобразной укладки можно добиться стилевого направления гранж.

Асимметричный боб

Имеет множество различных вариаций. Новинки стрижки каре с асимметрией включают в себя косой пробор, пряди разной длины, смещение по линии пробора. Также может применяться легкая градуировка. Такая стрижка наделяет образ кокетливостью и позволяет отвлечь от мест, которые хотелось бы скрыть.

Градуированное каре 2020

Имеет выраженную форму и имеет различную длину прядок. Это фактурный и интересный вариант, который позволит обновиться и сделает образ более легким и интересным. Особенно выигрышно такая стрижка смотрится на густых волосах. Хорошо держит созданный объем. Для того чтобы подчеркнуть фактуру прически можно воспользоваться модным окрашиванием с выделением определенных прядей. В этом случае модное каре 2020 «заиграет» по-новому и станет более ярким. Градуированное каре может быть с укороченным затылком, с удлиненными прядками. Может выполняться как на короткие, так и на средние волосы.

Модное каре 2020 – тонкости укладки

Стрижки каре 2020 отличаются многогранностью. С помощью различных укладок можно создавать различные образы, которые подойдут для рабочей обстановки, так и для более торжественных мероприятий.
Итак, давайте рассмотрим самые простые способы укладки модного каре 2020 на разную длину.

Объемная укладка

Короткие стрижки каре отлично смотрятся в тандеме с хорошим объемом. Добиться его можно с помощью фена с круглой насадкой. Укладка выполняется на чистые, слегка влажные волосы, которые нужно разделить на несколько секций. Самый главный секрет объемной укладки – это приподнять пряди от корней. В последнюю очередь сушится макушка. Если вы желаете, чтоб передняя прядка падала «легким водопадом», ее нужно высушить в обратную строну. Получится потрясающий эффект.

Прически с пучком

Каре на средние волосы – универсальный и практичный вариант, который удобен для различных укладок. Красиво смотрится объемная прическа. Добиться хорошего объема поможет специальная технология сушки феном. Если вы любите стиль кэжуал и для завершения образа вам не хватает еще одной детали, то обязательно сделайте пучок-Мальвину. Это еще один новомодный вариант укладки волос под каре средней длины.

Удлиненные стрижки оригинально смотрятся с плетением. Также они удобны для выполнения различных пучков, рогаликов. Также их можно завивать. Невероятно стильно смотрятся пляжные локоны. На фото модной стрижки каре 2020 это прекрасно видно.

Окрашивание каре 2020

Чтобы подчеркнуть всю прелесть стрижки каре 2020, необходимо выбрать подходящее окрашивание.

Стрижки на короткие волосы могут окрашиваться в различные оттенки. В этом сезоне популярны естественные цвета, такие как шоколад, блонд, русый. Но стоит помнить, что однотонное окрашивание каре 2020 – это уже моветон. Модные стилисты предлагают вносить интересные блики, контрастные пряди подчеркивающие фактуру стрижки.

Балаяж

Мелирование

Если рассмотреть тенденции 2020 года в стрижках, то можно заметить, что фаворитом в окрашивании остается техника «Омбре».

Омбре

Эффект отросших корней

Каре на короткие волосы можно подчеркнуть технологией окрашивания брондирование. Здесь используются естественные тона: кофейный, золотистый, шоколадный цвет. Плюс в том, что волосы выглядят очень натурально и при этом излучают красивые блики.

В этом сезоне приветствуется креативность, доказательство этому фото каре 2020. Допускается сочетать яркие переходы, смелые цвета. Оригинально смотрится модное каре 2020 выкрашенное в персиковый или пудровый оттенок. Помимо игривых тонировок можно использовать пепельные тона.

Брюнетки будут неотразимы с волосами, окрашенными в технике шатуш или балаяж.

Пробуйте, ищите что-то новое, преображайтесь! А для того чтобы понять, какой вариант больше подходит именно для вас, ознакомьтесь с фото стрижки каре. Здесь вы увидите насколько вариативна данная прическа и как она прекрасно смотрится в том или ином образе.

Каскад, сессон, каре — Самые модные стрижки 2019

Гарсон

  

Кэти Перри, Френки Бридж

Градуированные челки, рваные края и выбритые виски — абсолютные тренды 2019 года. Все это сочетается в стрижке гарсон. Дерзкую ультракороткую прическу на себя примерили уже десятки голливудских звезд. Модное окрашивание добавит образу шарма.

Пикси

Руби Роуз, Кара Делевинь

Асимметрия и удлиненная челка — особенности стрижки пикси. В 2019 году в тренде глубокий боковой пробор. С короткими волосами зачесанная на одну сторону челка создает роковой образ. Усилить эффект можно, если «зализать» остальные волосы гелем. Пикси относится к прическам, которые могут омолодить на 10 лет.

Паж

Зендайя, Крис Готтшальк

В тренде этого сезона стрижки в стиле ретро. Паж — одна из них. В основе прически — очень густая челка, длинные волосы на висках и более короткие на затылке. Когда-то паж входил в число любимых стрижек Кристиана Диора. И сейчас в Голливуде количество поклонников такой прически стремительно растет. 

Сессон 

  

Агнесс Дейн, Миррей Матье  

Добавить образу французского шика поможет экстравагантная женская прическа сессон. Еще 60-х годах прошлого века ее изобрел известный британский парикмахер Видал Сассун. В основе стрижки — пышная и полукруглая челка, плавно переходящая в основную длину. Подстричься «под горшок» пока мало кто решается, но, по прогназам стилистов, популярность сессона взлетит уже в ближайшее время, он возглавит рейтинг трендовых стрижек. 

Классическое каре

Люси Бойтон, Оливия Уайлд

Ради каре актрисы и модели обрезают свои длинные волосы намного охотнее. Классическая короткая стрижка в духе Софи Лорен и Мэрилин Монро покоряет сердца мужчин с первого взгляда. Короткое каре отлично сочетается с любым цветом волос и хорошо смотрится как с прямыми, так и с кудрявыми локонами.

Креатив и классика — то, что сочетается в этой стрижке.

Кристина Бернгардт Стилист-колорист, основатель студии Krissber_hair

Каре могут примерить и девушки с короткими волосами, и обладательницы средней длины: стрижка все равно будет смотреться весьма эффектно. Есть несколько разновидностей укладки каре: укладка ровными прядями, волны и аккуратно растрепанные волосы с волнами.

Асимметричное каре

Наоми Уотс, Дженна Деван

Асимметричное каре держится в тренде последние несколько лет, 2019 год не исключение. Такая стрижка подойдет тем, кто хочет внести немного разнообразия и романтики в деловой образ. Стилисты рекомендуют сочетать разноуровневое каре с модными насыщенными оттенками волос. 

Каре с прямой или рваной челкой

  

Мила Кунис, Эмма Робертс

Новинка этого сезона — каре с челкой. Такая стрижка смотрится дорого и помогает корректировать черты лица в лучшую сторону. В зависимости от недостатков профессиональный стилист подоберет идеальную челку — модную сейчас рваную, идеально прямую или микрочелку. Можно поэкспериментировать с самим каре и сделать его более многослойным или длинным.

Удлиненное каре и боб занимают лидирующие места в списке самых востребованных стрижек несколько сезонов подряд.

Кристина Бернгардт Стилист-колорист, основатель студии Krissber_hair

Градуированное каре подойдет тем девушкам, которые так и не смогли выбрать между каскадом и каре.

Кстати, каре оценят обладательницы тонких волос — эта стрижка визуально придает объем. Но для этого достаточно научиться правильно укладывать волосы.

Длинные волосы с челкой

Элизабет Олсен, Руммер Уиллис  

Челку можно смело добавлять и обладательницам длинных волос. Она привносит в образ юношескую невинность и свежесть, поэтому дает отличный омолаживающий эффект. Обладательницам круглого лица парикмахеры-стилисты советуют выбирать прямую рваную челку. Девушкам с квадратным или прямоугольным лицом стоит присмотреться к густой челке с рваными краями. 

Полукруглая челка-занавес

Сьюки Уотерхаус, Мэнди Мур

Отдельного внимания заслуживает трендовая полукруглая челка, которую бьюти-блогеры еще любят называть занавесом. Она постепенно удлиняется от центра к бокам и за счет градуированных концов плавно сливается с остальной массой волос.

С полукруглой челкой можно создавать трендовую сейчас укладку — на две стороны. Для этого нужно просто разделить челку посередине и зафиксировать гелем. Видеоинструкции лучших укладок из Youtube можно найти здесь.

Каскад

Хлоя Беннет, Пенелопа Крус

Стрижек для длинных и средних волос не так много. Но если вы не хотите ходить со скучными прямыми волосами, каскад подойдет идеально. На первый взгляд это очень простая стижка. На деле же мастер тщательно прорабатывает форму каждой пряди, чередуя длину. Каскад делает образ более небрежным и романтичным. 

Каскад — то, что будет в тренде всегда.

Кристина Бернгардт Стилист-колорист, основатель студии Krissber_hair

Каскад может быть классическим, рваным или асимметричным. В особой укладке он не нуждается. Чтобы создать праздничный образ, достаточно придать волосам объем. Например, это могут быть голливудские локоны. Интересно смотрятся пряди, окрашенные в цвета, отличающиеся от доминирующего оттенка волос.

Как выбрать стрижку по форме лица и цвету волос:

Разноуровневое каре с челкой


Модное каре с челкой 2020: фото стильных стрижек, тенденции

Рассказываем, какие тенденции актуальны для стрижки каре. Смотрим фото 2020.

Ведущие hair-стилисты предлагают новые варианты стрижки каре с челкой 2020, фото которых вы можете рассмотреть в нашей подборке. Каре — хорошо подходит на средние волосы, позволяет придать дополнительный объем. Чтобы создать стильный образ, важно выбрать длину и форму каре. А также определиться с челкой.

Модные тенденции 2020

Какие челочки соответствуют модным тенденциям 2020. И красиво смотрятся со стрижкой каре? Делая выбор в пользу стрижки с челкой, стоит в первую очередь учитывать форму лица и состояние волос.

  • Так, микрочелки не стоит выбирать девушкам с круглой или квадратной формой лица.
  • Прямые и плотные челки — создают акцент на глаза.
  • Скорректировать форму треугольного и ромбовидного лица, может челка с косым срезом.
  • Но, вообще длина и форма челки зависит от многих факторов. И от того, какого эффекта вы хотите добиться в принципе.
  • Например, обладательницам тонких волос челку делают многослойную — такой подход позволяет добавить объем.
  • А тем у кого густые волосы — без градуировки, ее легче укладывать.
  • Девушек с вьющимися волосами украсят удлиненные и слегка асимметричные варианты челки, без градуировки.

Если проанализировать модные показы, можно сделать вывод, что все разновидности челок в 2020 году будут в тренде. Поэтому трудно выделить фаворитов. Далее предлагаем ознакомиться с ультрамодными стрижками каре, с какими челочками их носить в 2020 году.

Классика — среднее каре с прямой челкой

Никогда не выходит из моды. Трендом стала и потому, что средняя длина, естественность и простота в стрижках на пике популярности. Классическое каре довольно наглядно демонстрирует, как оптически работает сочетание длины стрижки и челки. Например, короткое каре красиво смотрится с челкой чуть выше бровей. А каре средней длины идеально дополнит челка до середины лба и с небольшим удлинением к вискам. Классика украсит женщин и девушек как с прямой, так и волнистой структурой волос.

Каре боб с челкой на одну сторону

Этот модный вариант боб-каре отличается от других, удлиненной челкой без видимого пробора, при которой можете экспериментировать с укладками. Градуировка как челки, так и стрижки подбирается индивидуально стилистом, под тип и состояние волос. Боб-каре средней длины прекрасно дополнит образ обладательниц тонких волос, сохранит форму на 2-3 месяца.

Удлиненное каре с косой челкой

Модный вариант прически 2020 — стрижка каре и длинная челка с асимметричным срезом. Как вариант, линия челки может быть плавной, объем челки не очень густой, с добавлением рваных концов. Также в укладках стоит создавать легкую небрежность и естественность, чтобы преобразить образ, и подчеркнуть индивидуальность. Что касается пробора, то в приоритете прямой и глубокий боковой варианты. В укладках свобода выбора, но упор на натуральность и легкую небрежность.

Кудрявое каре с удлиненной челкой

Модный вариант стрижки для девушек с вьющимися волосами. А также для тех, кто может тратить время на завивку. Длина каре подбирается индивидуально. Но, как правило, это средний или удлиненный вариант. Что касается челки, то длинная — станет настоящим украшением вашей прически. Не стоит челку выпрямлять. Так как в 2020 году в тренде кудри, текстурированные пряди и творческий беспорядок в укладках.

Каре на удлинение с V-образной челкой

Необычный образ, но модный за счет оформления челки заостренным углом. Делают это при помощи машинки для стрижки волос. Впрочем, такой креативный вариант каре 2020 с челкой сможет преобразить только смелых девушек, обладательниц прямых послушных волос. Подчеркнуть выбранный стиль поможет модное окрашивание волос, например, в

розовый цвет. Именно этот цвет уже не первый сезон один из hair-трендов.

Каре с асимметрией и челкой

Если вы все-таки выбираете интересный вариант каре, то новую идею можно присмотреть в асимметричных стрижках. Выбирайте комфортную длину, не очень сильную асимметрию, и конечно, удлиненную челку. Уже давно многие девушки отдают такому каре предпочтение, особенно те, кто любит «играть» с укладками, менять образы.

Короткое каре с микрочелкой

Еще один вариант стрижки, который подчеркивает сильные стороны внешности, но не скрывает ее недостатки. Выглядит очень оригинально. Короткая челка — идет не всем, но смело делайте — если нравится, подходит к форме лица и образу жизни. И что еще важно, укладка короткого каре и челки требует минимум усилий.

Удлиненное каре и челка на две стороны

Пробор в стрижке каре может быть как прямым, так и боковым. Длина челки на ваше усмотрение, преимущество той, что поможет достичь желаемого результата. А значит скрыть недостатки лица. Не стоит тщательно выпрямлять стрижку и челку при укладке, это не совсем актуально для современных тенденций. Все внимание к натуральности.

Градуированное каре с «рваной» челкой

В моде стиль 70, 80 и 90-х, поэтому все варианты каскада, «рваных» челочек и минималистичных укладок в тренде. Для того, чтобы менять образ применяйте аксессуары для волос. К ним можно смело отнести крупные заколки, повязки, платки, банданы и крупные ободки. Если делаете укладку, то модным повседневным вариантом может быть пучок на макушке, обычный низкий хвостик и крупные небрежные локоны.

Альтернативное каре — шэгги с челкой

Удлиненная стрижка «шэг» 2020 выглядит почти как каре с «рваными» прядям. Вполне может стать частью вашего модного образа. Прекрасно сочетается с удлиненной градуированной челкой в стиле гранж. Стилисты по волосам относят такой вид челки к универсальной. Челку можно по-разному укладывать, менять направление. Как еще вариант, вообще убрать с лица.

20+ угловых бобов с челкой

  • Дом
  • Прически Боб
.

20 Асимметричный боб с челкой

  • Дом
  • Прически Боб
.

25 Длинный боб с челкой

  • Дом
  • Прически Боб
.

Окрашивание омбре (шатуш) на каре

Автор Екатерина Юрченко На чтение 9 мин. Обновлено

Уже давно прошли те времена, когда красить волосы можно было в один тон. Современные стилисты и парикмахеры не устают радовать креативными идеями по изменению имиджа. И хотя окрашивание омбре (шатуш) уже давно значится в списке самых модных трендов, его различные вариации позволяют создавать оригинальные прически.

Одна из самых интересных стрижек для омбре – это каре. Во-первых, такая длина весьма универсальна, во-вторых с ее помощью можно создавать неотразимые образы. Большинство звезд следуют этому модному веянию и предпочитают скучной однообразной классике изящные луки с окрашиванием шатуш.

Как выглядит

Окрашивание шатуш (омбре) оригинально смотрится на волосах любой длины, но эффектней оно будет выглядеть на каре. Можно выделить два основных вида окрашивания:

Помимо этой техники существует еще окрашивание балаяж, которое довольно легко спутать с омбре. Однако при балаяже прокрашиваются отдельные пряди, слегка отступая от корней до самых кончиков, в то время как шатуш наносится с середины волос.

Чтобы определиться, какой тип окрашивания подойдет, нужно лишь узнать форму своего лица. Девушкам с круглым лицом больше подойдет балаяж, так как вертикальные разноуровневые линии визуально вытянут лицо. Девушкам же с треугольной формой лучше остановить свой выбор на омбре, особенно, если переход идет от темного к светлому оттенку.

Хотя окрашивание шатуш уже давно завоевало много сердец девушек по всему миру, даже на сегодняшний день оно не теряет своей актуальности. Мировые селебритис блистают оригинальной прической на публике. Особенно интересно смотрится омбре у певицы Сиары и актрисы Эшли Грин.

Какой оттенок выбрать

Чтобы определиться с выбором цвета омбре, необходимо определить свой персональный цветотип.

Кому подходит

С помощью правильных стрижки и окрашивания можно скрыть какие-то особенности и скорректировать форму лица.

В таблице сведены основные рекомендации по подбору к форме лица подходящего каре и окрашивания к нему.

Плюсы и минусы

Ключевые преимущества:

  • Средняя длина – модная длина и омбре все еще в тренде. Особенно при добавлении ярких цветов.
  • Долгоиграющее окрашивание, поскольку не нужно постоянно заботиться о подкрашивании корней.
  • С помощью контуринга окрашивания (света и тени) можно выгодно подчеркнуть или скрыть особенности внешности.
  • Изменения во внешности без кардинальных перемен.
  • Универсальность омбре позволяет окрашивать любой цвет волос, и не имеет ограничений по возрасту.
  • Визуально делает волосы пышными и объемными.

Недостатки:

  • Нужно осветление волос, которое в любом случае испортит их. Каков будет ущерб зависит от изначальной структуры волос, и качества окрашивающих средств.
  • Сложность окрашивания (плавный переход шатуша сделать сложно, чтобы это не смотрелось топорно)
  • Относительно долгое окрашивание (2-3 часа)
  • Не рекомендуется мыть голову чаще, чем раз в 3 дня, иначе чудесный переход тонов перестанет радовать вас своей насыщенностью.
  • Добиться идеального эффекта в домашних условиях практически невозможно.

Виды каре и окрашиваний:

По длине волосы прически условно можно разделить на категории.

1. Омбре (шатуш) на каре с челкой

Лучше начать переход к светлому от челки. Иначе будет смотреться довольно странно – темная челка, а на ее уровне по бокам светлые пряди. Либо на челке тоже начинать рассветлять, однако сделать это гармонично довольно сложно.

2. Омбре на боб каре

Для боб-каре лучше делать постепенный переход, поскольку асимметрия при удлинении сильно бросается в глаза, а четкая смена цветов лишь утяжелит вашу прическу.

3. Шатуш на удлиненное каре

В каре на удлинение переход омбре начинается окрашивание от корней или середины длины волос, постепенно продвигаясь к более насыщенному тону.

4. Омбре на каре с удлинением к лицу

Удлиненные пряди лучше начать окрашивать чуть ниже, чем с середины. Максимально гармонично будет смотреться плавный переход оттенков, хотя и четкое деление тонов весьма креативно освежит ваш образ.

5. Каре с асимметрией и окрашивание омбре

Асимметричные челки подразумевают несколько хаотичное окрашивание без четких рамок. Поэтому в такой стрижке можно начинать окрашивать волосы и с середины, и с кончиков прядей.

Помимо длины волос, нужно еще учитывать оттенок и понимать, какого результата вы желаете добиться. Все зависит от цвета родной шевелюры.

По цвету

  • На темные волосы

Омбре на темных волосах смотрится гармонично и оригинально, за счет яркого контраста. Однако добиться идеального перехода от максимально темного к очень светлому за один раз практически невозможно. Процедуру окрашивания придется проводить в несколько этапов. Как правило, шатуш на темные волосы подразумевает осветление пудрой — осветляющим порошком. После этого происходит тонирование в зависимости от получившегося при осветлении цвета.

Омбре, как и любое другое окрашивание подразумевает тщательный уход за волосами после окрашивания. Необходимо делать маски раз в неделю и приобрести серию ухода за окрашенными волосами.

  • На русые волосы

Этот естественный вариант подойдет девушкам, которые не хотят кардинальных изменений. Такой шатуш более легок в создании, поскольку его можно добиться с помощью осветления краской. Однако при светло-русых волосах можно сделать обратное омбре — затемнить корни волос.

  • На светлые волосы

Обладательницам светлых волос придется окрашивать корни в более темный тон, далее на 2 тона светлее, а уже на концах самый контрастный оттенок, либо оставить легкое не контрастное омбре, рассветлив только кончики волос.

И, наконец, последний решающий фактор при выборе окрашивания омбре – это оттенок. Важно понимать, что его выбор будет зависеть не только от собственных предпочтений, но и от гармоничного сочетания тонов.

  1. Рыжее омбре будет отлично смотреться на темных волосах: от каштанового до русого. Естественное сочетание, которое позволит поменять внешность без лишних экспериментов.
  2. Красное омбре будет выглядеть эффектно на темных волосах, особенно интересно, если переход будет четкий. Также свежо и оригинально красный шатуш выделит рыжие волосы, создав необузданный и яркий образ.
  3. Пепельное омбре красиво сочетается с холодными оттенками. Для его достижения нужно предварительно осветлить пряди, чтобы цвет получился светло-желтый. Только после этого можно тонировать волосы в серый оттенок. Единственный минус такого омбре в том, что оно плохо сохраняет насыщенность тона, поэтому его придется поддерживать.
  4. Цветное омбре. Это кардинальное окрашивание популярно летом, когда хочется освежить свой образ и стать максимально яркой. Для искусственных оттенков, таких как розовый, фиолетовый, зеленый или синий, нужно хорошенько осветлить волосы. К сожалению, это самое нестойкое окрашивание, поскольку оттенок очень быстро теряет цвет.

Техника окрашивания

У окрашивания омбре только одно правило, сначала идет осветление, а затем уже тонирование. Если с последним все просто, то техник осветления несколько:

  1. По прядям.

Нанесение краски происходит поочередно от затылка к бокам, при этом волосы делятся на небольшие секции для осветления.

  1. С помощью начеса.

Для начала необходимо сделать начес у корней, который поможет добиться плавного рассветления. Только после этого уже можно будет тонировать волосы. Этот метод наиболее безопасен в домашних условиях. Тем не менее, лучше всего обратиться за помощью к профессионалу, чтобы не добиться нежелательного эффекта.

  1. Хвостами.

Достаточно простой способ осветлить волосы, с которым под силу справиться даже новичку. Необходимо заплести маленькие хвостики по всей голове и каждый из них осветлять, попутно заворачивая в фольгу.

Тонирование омбре

Сама процедура тонирования зависит от цвета, полученного после осветления. В классической схеме тонирования шатуш для плавного перехода нужно 3 смеси.

  1. Первая самая темная на корни
  2. Двумя тонами светлее окрашивается переход (середина волос)
  3. Третья самая светлая нужна для кончиков прядей.

При тонировании чтобы добиться резкого перехода хватит двух красящих смесей, одна на корни, другая на длину. Чтобы омбре не смотрелось чересчур резко, после нанесения краски прочешите волосы расческой с крупными зубчиками.

В домашних условиях

Не рекомендуем экспериментировать с таким сложным окрашиванием самостоятельно. Результат омбре в домашних условиях скорее всего окажется плачевным.

Помимо повреждения волос, сам эффект перехода цвета может стать неожиданным. Если есть опыт самостоятельной покраски, можно воспользоваться техникой начеса либо приобрести одноразовый специализированный спрей.

Для эффекта на 1 раз для блондинок поможет спрей для окрашивания корней.

Укладки для омбре

Шатуш будет симпатично выглядеть с любой укладкой. Гармонично смотрятся идеально прямые волосы с омбре, где четко видна смена цвета. Однако наиболее модный вариант – серф волны. Эти легкие локоны слегка не докручены до конца и создаются с помощью стандартной плойки или утюжка.

 

6 самых трендовых стрижек 2019 года для полных женщин | Красотка

Считается, что пухленьким женщинам подходят только короткие стрижки, но мы решили развенчать этот миф. Ведь стилисты в 2019 году придерживаются совсем иного мнения на этот счет. Вполне уместно полненьким женщинам попробовать довольно оригинальные модели стрижек, с современными нотками. И сегодня мы решили вам рассказать о невероятно красивых и модных прическах для пухленьких женщин. Итак, встречайте, самые стильные стрижки для полных женщин и непосредственно тренды 2019 года.

Выбор стрижки для полных женщин 2019

Но непосредственно перед тем, как перейти к самой интересной части, мы все-таки решили вам рассказать немного важной информации о выборе стрижки. Ведь перед тем, как идти к специалисту за стрижкой, нужно, прежде всего, определиться со своими индивидуальными данными. Так, высоким полным девушкам прекрасно подойдут длинные стрижки, в то время как тем, кто обладает невысоким ростом — короткие. Немаловажное значение здесь имеет непосредственно и форма вашего лица. Определившись, какие достоинства вашего лица нужно подчеркнуть, а какие скрыть, вы можете смело идти к мастеру и говорить о своих предпочтениях, после чего он поможет вам выбрать идеальную стрижку для вашего типажа. И не забывайте, что при выборе стрижки для полных женщин 2019, немаловажное значение имеют даже такие нюансы, как челка. Некоторым дамам может подойти асимметричная, другим квадратная, третьим и вовсе следует отказаться от челки.

instagram.com/mizzchoi

Самые стильные стрижки для полных женщин: Каре

Каре с объемом пользуется успехом у знаменитостей Голливуда. И, как показывает практика, оно прекрасно подходит пышненьким женщинам, помогая подчеркнуть их достоинства. Вы можете обратиться к объемному градуированному каре, которое украшают элементы асимметрии. Такая стрижка придаст вашей прическе стильную динамичность. Освежить образ сумеет стрижка с прядями различной длины. Но, чтобы выполнить такую стрижку, потребуется опытный мастер. Еще одним прекрасным выбором для полненьких женщин в 2019 году станет разноуровневое каре, которое обычно укладывают на бок. Так же в моде укладывание градуированного каре с дополнительным прикорневым начесом волос, и сделать его можно без особого труда самостоятельно.

Самые стильные стрижки для полных женщин: Объемный боб

В 2019 году полненьким женщинам советуют не отставать от модных трендов и обязательно попробовать прическу обьемный боб. Такая стрижка прекрасно подойдет представительницам пышных форм и поможет им скрыть недостатки лица, а также освежить образ.

К примеру, вы можете обратиться  к короткому обьемному бобу, который довольно легко укладывается и прекрасно корректирует форму лица, Особого шарма вам добавит обьемный боб с элементами асимметрии, с укладкой на бок. Кстати, хотим заметить, что удлиненные на одну сторону пряди волос удлиняют лицо и шею, придавая женскому образу неповторимую загадочность.

instagram.com/mizzchoi

Самые стильные стрижки для полных женщин: Объемный каскад

Как говорится, обьема много не бывает. Именно поэтому мы также советуем полным женщинам в 2019 году попробовать настоящий хит сезона — объемный каскад. За счет множества вариаций, его можно подобрать к любой внешности – он корректирует овал лица; к волосам любого объема – каскад может добавить объем, либо уменьшить при необходимости. Но пышным женщинам советуем обращаться к каскаду только средней и удлиненной длины, которые подарят любому образу особую женственность, шарм и элегантность.

instagram.com/mizzchoi

Самые стильные стрижки для полных женщин 2019: Пикси

Хотите подарить себе настоящую трендовую стрижку? Тогда вам однозначно стоит попробовать сделать короткую пикси, которая уже завоевала миллионы женских сердец своей красотой и оригинальностью. Подобная стрижка довольна неприхотлива в укладке, а что самое интересное подойдет практически любой женщине. Главное здесь — это выбрать правильную технику стрижки и непосредственно челку, которая удачно подчеркнет ваш образ и сделает его невероятно современным и деловым.

instagram.com/beautybylena916/

Самые стильные стрижки для полных женщин 2019: Стрижка стиля гранж

На основе многоуровневых стрижек формируются прически стиля гранж. Они укладываются в хаотическом порядке и, что самое интересное, подходят почти любой женщине.Такой формат стрижки смотрится невероятно стильно и молодежно, именно поэтому стилисты советуют обращаться к ней только тем женщинам, которые еще не переступили порог 30 лет. Впрочем, его может попробовать и более старшее поколение женщин, которое ценит в своем образе современность и нотку дерзости.

А что думаете по этому поводу вы? С нетерпением ждем ваших комментариев!

Читайте также:  18 элегантных причесок на короткие волосы, которые идеально подойдут дамам после 50 лет

Мы будем бесконечно рады видеть вас в подписчиках и делиться с вами самым интересным контентом ! ❤

Модные стрижки на длинные волосы по низкой цене в Ростове на Западном

/ Статьи / Модные стрижки на длинные волосы

Модные стрижки и прически на длинные волосы в салонах Верди в Ростове-на-Дону

Длинные волосы во все времена были главным украшением женщины. Конечно, длинные волосы требуют больше ухода, чем короткие. И еще важно правильно подобрать стрижку на длинные волосы.

В салонах красоты Верди в Ростове-на-Дону мастера выполняют любые стрижки на длинные волосы:

  • стрижки для длинных волос челкой и без челки;
  • каскад;
  • лесенка;
  • разноуровневые, асимметричные стрижки;
  • каре на длинные волосы;
  • рваные стрижки;
  • классические и ультрамодные прически;
  • стрижки на длинные вьющиеся волосы.

Иногда может показаться, что длинные волосы выглядят слишком однообразно. Но это совсем не так. В этом сезоне стилисты предлагают совершенно новые решения для длинных волос. С помощью прически можно полностью преобразиться, не укорачивая волосы.

Какие стрижки сегодня в тренде

В моде, прежде всего, естественность и легкость. Никаких сложных укладок, если это не свадебная прическа. Много ухода за волосами и минимум укладочных средств – тенденция сегодняшнего дня.

Если Вы вместе с мастером подобрали идеальную стрижку на длинные волосы и комплекс процедур по уходу за волосами, то Вы будете выглядеть стильно, и в то же время очень естественно с самого утра до позднего вечера.
Градуированные многослойные варианты стрижек подойдут и для вьющихся, и для прямых длинных волос. Кудрявые пышные волосы после такой стрижки выглядят более мягко и естественно. Градуированные стрижки помогут придать объем на затылке и убрать пушащиеся кончики.

Многие обладательницы длинных кудрявых волос выпрямляют их ежедневно утюжком. Это сильно вредит волосам. Гораздо лучше подобрать современную стрижку и раскрыть всю красоту длинных вьющихся волос.

Каскад на длинные волосы

Классический градуированный каскад подразумевает плавные линии. Стрижка выглядит очень нежно и естественно на длинных волосах.

В рваном каскаде контрастные переходы позволяют создать более смелый образ. Рваный каскад подходит для придания объема тонким длинным волосам.

Стрижка каре

Стрижка каре подходит для разных типов волос. Но больше всего — для идеально прямых густых волос.

Если каскадные стрижки маскируют несовершенства волос, то стрижка каре на длинных волосах требует их идеального состояния. Волосы должны быть ухоженными, блестящими, в меру увлажненными. Зато такая стрижка универсальна, подходит и для работы, и для отдыха.

Лесенка или шегги?

Асимметричная лесенка создается за счет того, что при выполнении стрижки ступеньки выполняются разной длины.

Модная стрижка шегги на длинные волосы – это градуированная стрижка с хаотично выделенными прядями. Благодаря ей тонкие длинные волосы приобретают желанный объем.

Уход за длинными волосами

Процедуры по уходу имеют большое значение для длинных волос. Если волосы пересушенные, с секущимися кончиками, или, наоборот, жирные, с перхотью, это значит, что Вы не уделяете внимание волосам. Или Вам нужны другие средства и процедуры для волос.

В таком случае надо или распрощаться с длинными волосами, или заняться ими боле тщательно. Только ухоженные длинные волосы могут стать Вашим украшением.

Для длинных волос в салонах красоты Верди в Ростове есть много профессиональных процедур:

  • уход для волос «MATRIX»;
  • маска «LOREAL», «PM»;
  • ламинирование волос;
  • керапластика;
  • нанопластика волос;
  • ботокс для волос;
  • уход BLONDIFIER;
  • биозапаивание секущихся концов;
  • разглаживание и восстановление паром PRO-KERATIN;
  • ампулы для волос.

Куда записаться на стрижку в Ростове

Адреса и телефоны салонов VERDI в Ростове-на-Дону на Западном

      г. Ростов-на-Дону, Западный микрорайон,ул. Еременко, 50                г. Ростов-на-Дону, пр. Стачки, 188
           +7 (863) 220-45-45, +7 (918) 541-78-46             +7 (863) 300-96-33, +7 (863) 300-96-34,+7 (952) 569-85-96

Мастера салонов красоты Верди в Ростове-на-Дону выполняют стрижки на длинные волосы любой сложности и процедуры по уходу за волосами. Приглашаем в наши салоны в Западном жилом массиве!

красивые идеи причесок с фото

Прежде чем «рубить с плеча», давайте обсудим новинки и разберемся, какие короткие, модные и стильные стрижки для девушек сейчас в особом почете у стилистов, а про какие стоит забыть. Удобное и идущее всем каре до плеч немного приелось и возвращается в свою классическую длину. Также безвозвратно почило каре на ножке. А вот принцип «чем короче, тем лучше» как нельзя актуален. Стрижки пикси, ультракороткие челки, – такие кардинальные решения очень приветствуются в этом году. И не забывайте, что за короткими волосами проще ухаживать – сокращается расход ухаживающих средств, время сушки, а сами волосы не путаются.

Если вы все-таки решительно настроены обрезать волосы, в первую очередь обратите внимание на фото этих модных коротких женских стрижек. Мы привели популярные советы по стрижкам и формам лица, но не забывайте, что вы можете самовыражаться как угодно, не обращая внимания на правила. Соберите доску с понравившимися стрижками и укладками на Pinterest и покажите своему мастеру перед стрижкой – послушайте его советы. Мастер профессионально оценит состояние и свойства именно ваших волос и сможет отговорить от провальной идеи или, наоборот, посоветовать неожиданное решение.

В ряды супермодных коротких стрижек снова вступило классическое каре со средней длиной чуть ниже подбородка на прямой пробор – как у Виктории Бэкхем во времена «перченой» молодости. Если хотите такой же глянцевый эффект, будьте готовы к тому, что волосы придется постоянно выпрямлять и запаситесь различными термозащитными средствами. Современный вариант укладки – структурированные локоны для которых понадобится солевой спрей. Каре поможет сгладить острые или грубые черты лица: подбородок, скулы.

Когда-то популярная стрижка паж снова покоряет подиумы. Ее классический вариант – короткая челка, плавно переходящая по овалу лица в длину чуть ниже плеч. Отлично подойдет, чтобы скрыть шею и сгладить острые черты. А вот круглолицым девушкам лучше отказаться от этой стрижки, так как она еще больше округлит форму лица и головы.

Короткий и задорный гарсон также входит в топ этого сезона, особенно популярна версия с выбриванием части волос. Стрижку можно выполнить с рваными или ровными прядями, просто спросите совета у своего мастера.

Стрижка, созданная в середине 60-х годов, до сих пор очень востребована и популярна в салонах. Она предполагает густую короткую челку и длину основной массы волос не ниже подбородка. С помощью сессона можно смягчить черты квадратного лица. Также он визуально вытянет круглое лицо.

Популярность пикси не сдает позиции уже который сезон. Название этой модной и очень короткой стрижки переводится с английского как «фея». Ультракороткая пикси с выбритым затылком и висками пришлась по душе многим девушкам и парням. Для ее оформления можно от души поэкспериментировать с вашим мастером: сделать разную длину, разноцветные пряди, разноуровневую челку, профилировать стрижку или полностью выбрить половину головы.

Эта стрижка отличается от своего классического варианта техникой выполнения: боб-каре делают с помощью градуировки по всей длине. И переход должен быть максимально плавным. У боб-каре нет особых ограничений, она подойдет любому типу лица и цвету волос.

Асимметрия будет отлично смотреться на коротких волосах. Такая стрижка идеальна для хорошей густоты. А вот если у вас тонкие волосы, то будьте готовы укладывать их каждый день.

Еще один миф, который мы разрушим – невозможность разнообразно укладывать короткие волосы. Мол, сделала стрижку – ходи одинаковая, пока волосы не отрастут. Категорически возражаем. Во-первых, это заблуждение, и короткие волосы могут преподнести кучу неожиданностей. Если вы ляжете спать с мокрой головой, то, возможно, утром вас ждут неприятные сюрпризы. Так что будьте готовы запастись большой батареей укладочных средств, заколок и плоек. Мы представляем подборку картинок с укладками для самых модных коротких стрижек, – такие укладки легко сделать своими руками в домашних условиях.

Такая укладка идеально подойдет для стрижек пикси и боб. Челку нужно зачесать назад с помощью геля или воска сильной фиксации и закрепить лаком для волос. Отличный вариант на вечерний выход.

Самая простая укладка, создание которой не займет много времени. Можно, как и в предыдущем варианте, выполнить ее с помощью фиксирующего геля или матового воска. А если хочется больше объема, то лучше уложить влажную челку с помощью брашинга и фена.

Чтобы сделать укладку с начесом, надо сперва аккуратно начесать волосы у корней, а кончики уложить в нужном направлении. Для сохранения объема лучше сначала нанести на корни специальный спрей или пудру для объема волос.

Ровная прямая челка лучше всего смотрится со стрижкой каре. Для укладки идеально прямой челки лучше всего подойдет утюжок с тонкой пластиной. Не забудьте до укладки нанести на волосы хорошую термозащиту, а для эффекта супергладкости используйте закрепляющий спрей-блеск для волос.

Отличный и очень простой в исполнении вариант для стрижек пикси и гарсон. Чтобы уложить челку наверх, можно использовать плотный воск или тягучую помаду для волос и зафиксировать результат стойким лаком.

Локоны в стиле ретро можно сделать на стрижках каре, боб и асимметрия. Для этого вам понадобятся щипцы для завивки, плойка или бигуди. Перед завивкой лучше нанести объемный и фиксирующий мусс на волосы, – так волны продержатся дольше.

Небрежная объемная укладка или Shag (от англ. shaggy – лохматый) идеальна для асимметрии. Неаккуратные кудри будут стильно смотреться на волосах разной длины. Если у вас от природы волнистые волосы, просто сбрызните их соляным спреем и помните руками. Результат закрепите лаком. Если волосы прямые, то соляной спрей нужно наносить на влажные волосы и сушить с диффузной накладкой на фен.

Ободки, невидимки, заколки – эти аксессуары помогут создать интересные образы. Для вечернего выхода подойдет тонкий металлический ободок или ободок с крупными камнями. Невидимками можно заколоть челку или с их помощью убрать все волосы назад. Сейчас актуальны крупные заколки, как в детстве, – закалывайте волосы по одному краю, сзади или соберите мини-пучок крабиком.

Это действительно так, если грамотно подобрать стрижку с помощью толкового мастера. В юном возрасте мы можем позволить себе любые эксперименты, примерить разные прически, дополнить их цветными прядями, выбритыми висками и затылком, играть с образами, пока не надоест. Для более возрастной аудитории можно подобрать стрижку, которая визуально омолодит и поможет скрыть изменения кожи.

Например, короткая челка всегда считалась приемом для того, чтобы визуально скинуть несколько лет и создать образ беби-фейс. Его можно использовать с модными короткими стрижками для женщин – каре и боб. Также пикси поможет выглядеть гораздо моложе своих лет.

А вот от стрижки гарсон стилисты советуют отказаться, так как она может невыгодно подчеркнуть возрастные изменения. Но опять же, все зависит от конкретной ситуации, формы лица и вашего желания. Короткие стрижки на седых волосах смотрятся просто улетно, свежо и дерзко, так что пробуйте!

Вам понравились наши идеи на фото с красивыми модными стрижками на короткие волосы? Решились бы сделать одну из них или предпочитаете длину ниже плеч? Пишите свои комментарии под статьей!

фото: Алена Кузьмина

стиль: Анна Григорьян

макияж: Ксения Ярмарк

прически: Маргарита Ханукаева

маникюр: Наташа Котова/the agent

модели: Лера, Динара/number management; Барбара/nik model management

ассистент стилиста: Ева Стрепетова

продюсер: Лиза Ковалева

Получение R в квадрате из многоуровневой модели со смешанными эффектами в метафоре

Я провожу мета-анализ в R конкретной обработки лесов. Для этой модели мне нужно подогнать случайные эффекты, чтобы учесть различия в методах исследования и вариации возраста участков, поскольку оба эти фактора являются смешивающими переменными, и я явно не заинтересован в исследовании вариации, вызванной ими.

Однако, насколько я могу судить, пакет [metfor] не позволяет вам вычислять статистику типа R в квадрате, когда у вас есть многоуровневая модель.

В любом случае, чтобы более четко описать мою проблему, вот фиктивный набор данных

  Log <-data.frame (Method = rep (c ("RIL", "Conv"), each = 10),
     RU = runif (n = 20, min = 10, max = 50), SDU = runif (n = 20,5,20),
     NU = круглый (runif (n = 20,10,20), 0))
Журнал $ Study <-rep (1: 4, каждое = 5)
Журнал $ Age <-rep (c (0,10,15,10), раз = 5)
RIL <- (Log $ RU- (Log $ RU * (abs (rnorm (n = 20, среднее = 0,6, sd = 0,1))))) + (0,5 * Log $ Age)
Conv <- (Log $ RU- (Log $ RU * (abs (rnorm (n = 20, среднее = 0,2, sd = 0,1))))) + (0,2 * Log $ Age)
Журнал $ RL <-ifelse (Log $ Method == "RIL", RIL, Conv)
Журнал $ SDL <-Log $ SDU
Журнал $ NL <-Log $ NU

# теперь проводим метаанализ с помощью metafor
требовать (метафор)
ROM <-escalc (data = Log, measure = "ROM", m2i = RU,
sd2i = SDU, n2i = NU, m1i = RL, sd1i = SDL, n1i = NL, append = T)
Модель1 <-rma.mv (yi, vi, random = ~ (1 | Исследование) + (1 | Возраст), method = "ML", data = ROM)
сводка (Модель1)
лес (Модель1)

Вышеупомянутая модель - это нулевая модель, которая проверяет, является ли перехват статистически значимо отличным от нуля. В нашем случае это так. Тем не менее, я также хочу посмотреть, описывают ли различия в методах лечения различия в величине эффекта, которые я вижу на лесном участке, который вы можете увидеть здесь.

Итак, я запускаю эту модель:

  Model2 <-rma.mv (yi, vi, mods = ~ Method, random = ~ (1 | Study) + (1 | Age), method = "ML", data = ROM)
сводка (Модель2)

Что хорошо выглядит.2 0,0184 0,1357 нет rho 1.0000 нет Тест на остаточную неоднородность: QE (df = 18) = 23,3217, p-val = 0,1785 Тест модераторов (коэффициент (ы) 2): QM (df = 1) = 19,6388, p-val <0,0001 Результаты модели: оценка se zval pval ci.lb ci.ub intrcpt -0,1975 0,1007 -1,9622 0,0497 -0,3948 -0,0002 * Метод RIL -0,4000 0,0903 -4,4316 <0,0001 -0,5768 -0,2231 *** --- Сигниф. коды: 0 ‘***’ 0,001 ‘**’ 0,01 ‘*’ 0,05 ‘.’ 0,1 ‘’ 1

Тем не менее, я хотел бы получить для этой модели критерий согласия, эквивалентный R в квадрате.В прошлом у людей были эти проблемы с GLMM, но теперь есть способы сделать это. Мне было интересно, знает ли кто-нибудь хороший способ сделать что-то подобное с метаанализом? У меня есть рецензенты, которые просят об этом, и я не уверен, стоит ли мне просто сказать им, что это невозможно или нет.

Заранее спасибо за помощь!

Меры размера эффекта для многоуровневых моделей: определение, интерпретация и пример TIMSS | Масштабные оценки в образовании

Многоуровневая модель подразумевает добавление случайного эффекта, позволяющего перехвату случайным образом варьироваться в зависимости от единицы уровня 2 (это описывает модель случайного перехвата, которая была исследована до сих пор).Кроме того, эта модель может быть дополнительно обобщена, чтобы позволить наклону для данной ковариаты уровня 1 случайным образом варьироваться в зависимости от единицы уровня 2, что приводит к модели случайных наклонов (Snijders and Bosker 2012). Эта модель может рассматриваться как включающая эффект взаимодействия между ковариатой уровня 1 и случайным эффектом (единица уровня 2). В настоящем анализе был добавлен случайный наклон для Интернета, и все предикторы были стандартизированы (M = 0, SD = 1) для простоты интерпретации, в результате получается следующая модель:

$$ Math_ {ij} = \, \ beta_ {0} \, + \, \ beta_ {1} \, * \, Female_ {ij} \ , + \, \ beta_ {2} \, * \, Интернет_ {ij} \, + \, \ beta_ {3} \, * \, Confidence_ {ij} \, + \, u_ {1j} \, * \ , Интернет_ {ij} \, + \, u_ {0j} \, + \, \ varepsilon_ {ij} $$

(11)

Будут оценены четыре случайных эффекта: Var (e ij ) = σ 2 ; Var (U 0 j ) = τ 2 0 ; Var (U 1 j ) = τ 2 1 ; Cov (U 0 j , U 1 j ) = τ 01 .Устный перевод может происходить разными способами. Во-первых, поскольку модель предполагает, что распределение членов U 1j (разница между общим и групповым наклоном для каждой группы) нормально распределяется с дисперсией τ 2 1 , диапазон, в который попадает 95% единиц уровня 2, можно вычислить (Snijders and Bosker 2012). В данном примере средний наклон для Интернета ( β 2 ) был оценен как 0.17 ( t = 8,77, p <0,05) и τ 2 1 = 0,003 (SD = 0,06). Таким образом, гипотетическую страну с «высоким» наклоном можно вычислить, начав со среднего наклона и прибавив двукратный квадратный корень из τ 2 1 . Аналогично, гипотетическая страна с «низким» наклоном может быть вычислена аналогичным образом, но путем вычитания двукратного квадратного корня из τ 2 1 .В данном примере это будет означать, что 95% стран будут иметь наклон для интернета от 0,05 до 0,29. Поскольку они представляют собой стандартизованные коэффициенты, эти наклоны можно интерпретировать так же, как фиксированные эффекты, основанные на стандартизованных ковариатах. Поскольку не существует четкой меры величины эффекта, которая могла бы помочь в интерпретации случайного наклона, эта интерпретация может предложить полезную альтернативу в духе представления масштаба эффекта.

Исследователи могут также захотеть интерпретировать термин ковариации τ 01 .Как и в случае любой ковариации, этот термин можно стандартизировать, чтобы сообщить о корреляции и интерпретировать в соответствии с критериями размера эффекта для r : 0,10 мало; 0,30 - средний; и 0,50 - большой (Cohen 1992). В данном примере корреляция составляет 0,07, что указывает на то, что страны с более высокими наклонами, как правило, имеют несколько более высокие точки пересечения, но эта взаимосвязь довольно слабая, согласно критериям Коэна (1992). Однако следует проявлять осторожность в отношении интерпретации перехвата.Перехват будет специфичным только для случая, когда все предикторы (X) равны нулю (Snijders and Bosker 2012). В данном примере это означает, что связь между Интернетом и математикой сильнее в странах с более высокими средними оценками по математике для среднего подключения к Интернету, хотя эффект относительно невелик. Если бы Интернет не был полностью центрирован по среднему значению, термин ковариации угла наклона перехвата принял бы другое значение, основанное на том факте, что перехват имел бы другое значение.Таким образом, центрирование необходимо тщательно рассматривать в контексте модели случайных наклонов из-за того факта, что интерпретация параметра ковариации угла наклона пересечения зависит от того, как центрируются ковариаты. Однако центрирование не обязательно напрямую способствует проблемам сопоставимости исследований.

Поскольку размеры эффекта, основанные на вычислении гипотетических фиксированных эффектов и стандартизации члена ковариации, все еще могут быть трудными для интерпретации, и поскольку руководство по интерпретации эффекта взаимодействия подчеркивает важность построения результатов (Aiken and West 1991), это руководство применяется здесь в контекст случайных наклонов.На рисунке 1 показана линия регрессии для конкретной страны, регрессирующая по математике в Интернете для каждой из 10 стран в наборе данных (на основе уравнения 11). Для большего количества единиц уровня 2 можно построить случайную выборку этих единиц, чтобы линии оставались четкими. На графике видно, что некоторые страны демонстрируют слабую взаимосвязь между индивидуальным подключением к Интернету и математическими достижениями, тогда как другие страны демонстрируют немного более сильную взаимосвязь.

Рис.1

Демонстрация случайных уклонов

Из графика видно, что если бы Интернет был перекодирован с другим основным смыслом для нулевого значения, дисперсия перехвата могла бы измениться, а также ковариация наклона перехвата.Например, если вычесть 2 из каждого значения для Интернета, точка пересечения по оси Y будет дальше прямо на графике (рис. 1) в том месте, где Интернет = 2. В этом случае точка пересечения по оси Y для каждой страны будет различны и изменчивость этих перехватов (τ 2 0 ), а также корреляция между этими пересечениями и наклонами (τ 01 ), следовательно, также будет отличаться. По мере того как исследователь интерпретирует и пытается исследовать масштабы этих эффектов, их условный характер следует рассматривать и соответственно подчеркивать.

Значимость (хотя и не обязательно размер эффекта) можно оценить с помощью процедур сравнения моделей, которые показаны здесь, чтобы прояснить ограничения, касающиеся отчетности о размере эффекта. Оценка модели со случайным эффектом наклона и без него может дать представление о том, следует ли допускать случайное изменение наклона. Для настоящего исследования в таблице 1 показано сравнение модели со случайными наклонами и без них (уравнения 2, 11).

Таблица 1 Сравнение моделей для случайных уклонов

Нижний BIC указывает на лучшее соответствие, а разница более 10 указывает на «очень сильное» доказательство более сложной модели (Raftery 1995), которая представлена ​​в настоящем примере.Хотя это сравнение моделей может помочь в выборе модели и даже, возможно, оценить силу этих доказательств (например, BIC), доказательства не могут использоваться в качестве меры величины эффекта. Каждый из показателей соответствия модели (AIC, BIC и логарифм правдоподобия) является функцией отклонения, которое, среди прочего, является функцией размера выборки (McCoach and Black 2008) и поэтому не подходит для измерения эффекта. размер.

Объясненные меры дисперсии также обычно не подходят для случайных наклонов, потому что разрешение наклона отличаться для каждой единицы уровня 2 не обязательно объясняет дополнительную дисперсию.Можно отметить, что масштаб влияния случайных наклонов представлен дисперсией этих наклонов. Хотя строго не существует меры стандартизированного размера эффекта или дисперсии, объясняемой для членов дисперсии, квадратный корень из этой дисперсии (квадратный корень из τ 2 0 ) - стандартное отклонение, которое считается интерпретируемой мерой распространения распределения (Darlington and Hayes 2017).

Еще одна возможность - аппроксимировать масштаб эффекта путем моделирования единицы уровня 2 как фиксированного эффекта (если это существенно правдоподобно) и включения взаимодействия между ковариатой и каждым фиктивным индикатором членства в группе.Основываясь на этой концепции, любой метод, подходящий для размера эффекта набора фиксированных эффектов (то есть условий взаимодействия), был бы применим.

Многоуровневый последовательный Монте-Карло: границы среднеквадратичной ошибки при проверяемых условиях (Журнальная статья)

Дель Мораль, Пьер, Ясра, Аджай и Ло, Коди Дж. Х. Многоуровневый последовательный Монте-Карло: границы среднеквадратичной ошибки при проверяемых условиях . США: Н.стр., 2017. Интернет. DOI: 10.1080 / 07362994.2016.1272421.

Дель Мораль, Пьер, Ясра, Аджай и Ло, Коди Дж. Х. Многоуровневый последовательный Монте-Карло: границы среднеквадратичной ошибки при проверяемых условиях . Соединенные Штаты. https://doi.org/10.1080/07362994.2016.1272421

Дель Мораль, Пьер, Ясра, Аджай и Ло, Коди Дж.Х. Пн. «Многоуровневый последовательный Монте-Карло: среднеквадратическая ошибка при проверяемых условиях». Соединенные Штаты. https://doi.org/10.1080/07362994.2016.1272421. https://www.osti.gov/servlets/purl/1361332.

@article {osti_1361332,
title = {Многоуровневый последовательный Монте-Карло: границы среднеквадратичной ошибки при проверяемых условиях},
author = {Дель Мораль, Пьер и Ясра, Аджай и Ло, Коди Дж.H.},
abstractNote = {Мы рассматриваем многоуровневый последовательный метод Монте-Карло (MLSMC) Бескоса и др. (Stoch. Proc. Appl. [В печати]). Этот метод разработан для приближения ожиданий относительно ожидаемого значения. вероятностные законы, связанные с дискретизацией. Например, в контексте обратных задач, где дискретизируется решение уравнения в частных производных. Подход MLSMC особенно полезен, когда независимая, связанная выборка невозможна. Beskos et al. показать, что для MLSMC вычислительные усилия для достижения заданной ошибки могут быть меньше, чем независимая выборка.В этой статье мы значительно ослабляем предположения Бескоса и др., Распространяя доказательства на некомпактные пространства состояний. Предположения основаны на условиях мультипликативного дрейфа, как у Контойянниса и Мейна (Electron. J. Probab. 10 [2005]: 61–123). Предположения проверяются на примере.},
doi = {10.1080 / 07362994.2016.1272421},
url = {https://www.osti.gov/biblio/1361332}, journal = {Стохастический анализ и приложения},
issn = {0736-2994},
число = 3,
объем = 35,
place = {United States},
год = {2017},
месяц = ​​{1}
}

Метод модуляции прямоугольных импульсов со сдвигом фазы для изолированного модульного многоуровневого преобразователя постоянного тока

Это изобретение обеспечивает метод модуляции прямоугольной волны со сдвигом по фазе для изолированных модульных многоуровневых преобразователей постоянного тока в постоянный (IM2DC).В настоящем изобретении один прямоугольный сигнал модуляции с одинаковой частотой и величиной применяется к каждой ячейке изолированного модульного многоуровневого преобразователя постоянного тока в постоянный и сравнивается с треугольным сигналом несущей для генерации стробирующих сигналов. За счет сдвига фаз несущих волн может быть достигнута более высокая эквивалентная частота переключения. Ячейки с полным мостом (FB) и полумостом (HB) допускаются как одиночные ячейки.

Эта технология может быть реализована для уменьшения размера индуктора постоянного тока за счет более высокой эквивалентной частоты переключения.Кроме того, можно уменьшить требуемую энергию конденсаторов, что уменьшает размер конденсаторов, поскольку они предназначены только для сглаживания пульсаций на высокой частоте переключения. Более того, с помощью прямоугольной волны может быть достигнута высокая эффективность передачи мощности по сравнению с обычными синусоидальными сигналами.

Кроме того, это изобретение предлагает новый метод модуляции прямоугольной волны со сдвигом фазы, направленный на уменьшение размеров пассивных компонентов и устройств для однофазных и трехфазных приложений IM2DC в системах HVDC / MVDC.В различных вариантах осуществления сигнал модуляции на основе меандра применяется к каждой ячейке IM2DC и сравнивается с сигналами несущей со сдвигом по фазе для генерации стробирующих сигналов устройства. Таким образом, будет достигнута более высокая эквивалентная частота переключения и будут сгенерированы сигналы плеча и линии переменного тока на основе прямоугольных импульсов. Поток мощности IM2DC регулируется углом сдвига фаз прямоугольных сигналов модуляции между HVS и LVS. По сравнению с обычным синусоидальным методом фазового сдвига, конденсаторы ячейки преобразователя могут быть значительно уменьшены, поскольку они требуются только для сглаживания компонентов пульсаций с высокой частотой переключения.Кроме того, более низкий TDR может быть достигнут благодаря более высокой способности передачи мощности прямоугольных сигналов. Как предлагаемый метод, так и квазидвууровневая модуляция могут обеспечить низкий TDR и малый размер конденсатора ячеек, однако настоящее изобретение может допускать использование катушек индуктивности постоянного тока меньшего размера из-за характеристик фазового сдвига нескольких ячеек.

Квадратная полка Red Co., 2 предмета, штабелируемый многоуровневый органайзер - Red Co. Goods

Увеличьте пространство кухонной стойки или шкафа и организуйте их с помощью этой многоуровневой штабелируемой кухонной полки.Он поставляется с 2-мя полками, которые можно складывать друг в друга, которые пользователь регулирует в соответствии с местом для хранения. Изготовлен из стали, обеспечивающей высокую прочность и стабильность, и твердого пластика, чтобы избежать ржавчины во влажных местах. Эти органайзеры хорошо подходят для кухонных столешниц, ванных комнат, спален, шкафов, туалетов и офисных столов. Когда ваши специи и блюда на полках, вам так удобно взять нужный предмет и сохранить порядок на кухонном столе. Эти органайзеры идеально подходят для большинства шкафов и шкафов стандартного размера.Вы можете максимально увеличить пространство в шкафу, особенно по вертикали, и вам будет легко добраться до всего, что находится внутри шкафа.

  • Штабелируемый органайзер полок: их можно использовать 3 способами. Используйте их отдельно как 2 одинарные одноярусные полки. Выровняйте их бок о бок, чтобы получилась одна более длинная полка для использования в более широких местах для хранения вещей. Сложите их друг на друга, и 2 полки для хранения станут трехуровневой полкой для хранения на каждом уровне.
  • Кухонный органайзер на столешнице: 2 полки-органайзеры идеально подходят для кухонной столешницы при всех трех способах хранения.Идеально подходит для хранения специй в бутылках, банках и банках. Вы также можете хранить на полках другую кухонную утварь, такую ​​как тарелки, ложки, разделочные доски, если они подходят по размеру.
  • Универсальные полки для хранения: держите свою кухонную столешницу и шкафы хорошо организованными с помощью этих органайзеров, которые можно использовать индивидуально для небольших помещений или складывать вместе для более широких и больших шкафов и столешниц. Эти органайзеры идеально подходят для штабелирования полок в спальнях, ванных комнатах и ​​офисных столах. Держите свою комнату хорошо организованной и удвойте или даже утроите свое пространство.
  • Хорошо спроектированная, прочная и долговечная: каждая полка-органайзер предназначена для складывания и хранения, когда она не используется, и для складывания, когда вы хотите расширить пространство. Металлические ножки придают ему прочность и устойчивость, когда он поддерживает вес, а его твердое пластиковое основание нейтрального цвета хорошо сочетается с помещениями любого цвета. Полки БЕЗ БФА.
  • Что вы получаете: вы получаете 2 полки-органайзеры размером 11,75 x 11 дюймов каждая. Никакой сложной установки не требуется. Каждая полка целиком готова к раскладыванию и использованию.

Жизнь в таунхаусе: откройте для себя свой следующий многоуровневый оазис

Хотя таунхаусы часто являются признаком престижа и элегантности, на самом деле они представляют собой нечто большее. Таунхаус предлагает безопасность и уединение, место уединения посреди шумного города. Этот многоуровневый таунхаус действительно позволяет жить в тишине и без соседей, живущих выше или ниже вас, легко провести продуктивный день или провести вечер, отдыхая в тишине.А если вы живете с другими, несколько этажей позволяют каждому человеку иметь больше места для себя. Мы собрали лучшие таунхаусы на рынке - от Нью-Йорка до Лос-Анджелеса, эти таунхаусы предлагают все, от садов на крыше до домашних спортзалов, частных офисов, видов на залив и залитых солнцем патио.

Манхэттен

11 Сент-Лукс-Плейс, Вест-Виллидж | 28 750 000 долл. США

Агенты: Кейт Копли и Гэвин Шимински из группы Эклунд-Гомес

Этот таунхаус в Вест-Виллидж - шедевр минимализма, спроектированный архитектором Грегори Шарпом, действительно единственный в своем роде.Площадь Святого Луки, 11, расположенный в живописном, обсаженном деревьями квартале, представляет собой недавно отремонтированный 5-этажный таунхаус на одну семью с примерно 6800 квадратных футов тщательно отделанной внутренней жилой площади и дополнительной 1400 квадратных футов открытого пространства, состоящего из большой пышный ландшафтный сад, частные балконы и великолепная терраса на крыше с 6-футовой мраморной купелью.

Бруклин

17 Prospect Park West - Park Slope, Нью-Йорк | $ 12 900 000

Агент: Линдси Бартон Барретт

Этот известняковый особняк на Проспект-парке, безусловно, входит в число самых красивых домов Нью-Йорка.В нем много деталей рубежа веков, но при этом выполнены самые современные удобства, которые идеально интегрированы для создания цельного и захватывающего дух шедевра, который одновременно безгранично элегантен и в нем так легко жить.

Этот особняк, построенный в 1899 году по проекту известного архитектора Монтроуза В. Морриса, находится на углу проспект-Парк-Вест и Кэрролл-стрит. Он отличается великолепными оригинальными деталями, включая витражи, колонны из красного дерева, полы в елочку, каминные доски с изящной резьбой и пять работающих газовых каминов, и это лишь некоторые из них.Солнце заходит в дом с трех сторон, в том числе с самой большой, выходящей на юг. 25 футов шириной с величественными пропорциями повсюду, слова не отражают красоту деталей и масштаб этого дома.

Вестчестер

Филипс Харбор, 105 Delancey Avenue, 1in Mamaroneck, NY | 1 749 500 долл. США

Агенты: Нэнси Стронг и Стейси Острайх из группы Strong-Oestreich

Philips Harbour предлагает изысканные новые таунхаусы в манхэттенской атмосфере с видами на гавань Мамаронек недалеко от всех достопримечательностей Саунд-Шор.Потрясающие залитые солнцем современные дома с первоклассной отделкой, гаражом на 2 машины, частным лифтом, итальянскими дверями и шкафами, изготовленными по индивидуальному заказу, плавающей лестницей со стеклянными перилами и высокими потолками. Открытая кухня включает в себя изготовленные на заказ итальянские шкафы, остров с кварцевым счетчиком водопада, серию Viking из нержавеющей стали и посудомоечную машину, холодильник Subzero и холодильник для вина Avanti. Стена из раздвижных дверей во всю высоту на террасу обеспечивает потрясающий вид на парк Харбор-Айленд.

Уровень главной спальни включает в себя красивую главную спальню во весь этаж с газовым камином и дверями на отдельный балкон, ванную комнату в стиле спа с отдельной ванной, просторным паровым душем и двойным туалетным столиком.В основной жилой зоне и в ванных комнатах теплые полы с подогревом. На первом этаже есть 2 дополнительные спальни с индивидуальными шкафами и ванными комнатами. На нижнем уровне есть прихожая, прачечная и дверь в гараж. Удобно расположен и в нескольких минутах ходьбы от магазинов, ресторанов и поездов в центре города. Поездка до Центрального вокзала займет 35 минут.

Техас

2336 Welch Street, Хьюстон, Техас

Агенты: Патрисия Рид | 1 325 000 долл. США

Этот великолепный дом, напоминающий квартиру, вдохновленную лондонским отелем Cadogan, расположен в тени Ривер-Оукс.Элегантный дизайн, позволяющий запереться и оставить образ жизни.

Приветствуйте гостей на первом уровне через классически изысканное фойе, примыкающее к гибкому пространству или гостевой спальне с видом на внутренний двор. По парадной лестнице можно попасть в красиво оформленную и просторную гостиную и столовую с высокими потолками и камином.

Кухня для гурманов с техникой Thermador и зал для завтрака с обильным естественным освещением и балконом-террасой. Роскошный главный люкс со спа-ванной комнатой.Уединение / кабинет владельцев рядом с главной спальней. На четвертом этаже находится третья спальня и ванная, а также городская комната с мраморными полами, высокими потолками, барной стойкой и красивыми стеклянными дверями, ведущими на большую террасу-балкон. Индивидуальный лифт обеспечивает доступ на все этажи.

Лос-Анджелес

Харленд Западный Голливуд

702 North Doheny Drive, TH 1 Западный Голливуд, Калифорния | 2 995 000 долл. США

Эксклюзивные продажи и маркетинг: Дуглас Эллиман Девелопмент Маркетинг

Этот роскошный жилой комплекс в Западном Голливуде, разработанный Faring и DM Development с архитектурой OFFICEUNTITLED + Дизайн и интерьером Мармолом Радзинером, состоит из 37 изысканных резиденций, включая квартиры с одной или тремя спальнями, таунхаусы и пентхаусы.

Harland делает упор на внутреннюю и внешнюю жизнь со стеклянными стенами от пола до потолка, которые открываются на обширные частные открытые террасы и патио. Каждая резиденция демонстрирует изысканный современный эстетический словарь середины века. Кухни в минималистском стиле оборудованы индивидуальной мебелью Poliform, встроенной техникой Miele, а также мраморными столешницами и фартуками Calacatta. Богато подобранная коллекция удобств предлагает поразительно продуманный выбор предложений для общения, образа жизни и оздоровления.Исключительно детализированные помещения для собраний с прямым выходом во внутренний двор призваны служить продолжением резиденций. Удобства включают в себя развлекательный лаундж площадью 9300 кв. Футов с баром и бильярдным столом, частную столовую, кинозал, боулинг, фитнес-центр, студию йоги, обслуживаемое лобби и парковку автомобилей служащим отеля.

Найдите свой следующий таунхаус сегодня.

Семинар HLM 6.08

Этот семинар охватывает основы двухуровневых иерархических линейных моделей с использованием HLM 6.08. Мы будем использовать файлы данных из High School and Beyond Survey. Файлы данных в формате SPSS поставляются с программным обеспечением HLM и находятся в подпапке / examples / Chpater2 HLM папка.

Наброски
  • Получение данных в программу HLM
    • Файлы ASCII
    • файлов из общих статистических пакетов
  • Набор данных
    • описание примера набора данных и где его найти
    • Коротко о размере выборки
  • Модель здания
    • безусловное означает модель
    • регрессия с использованием средств как результатов
    • Модель случайных коэффициентов
    • пересечения и наклоны как результат модель
    • отображение результатов
  • Подходящая модель
    • проверка модели на основе остаточного файла
    • проверка однородности дисперсий уровня 1
    • многомерная проверка гипотез фиксированных эффектов
    • многомерные тесты спецификации компонентов дисперсии-ковариации
  • Прочие вопросы
    • моделирование неоднородности дисперсий уровня 1
      • Модели
    • без перехватчика 1-го уровня
    • ограничения фиксированных эффектов
    • тестирование переменных с несколькими степенями свободы
    • с использованием вероятностных весов
    • Умножение файлов условно исчисленных данных

Получение данных в HLM

Получение данных в HLM 6.08 намного проще, чем это было в более ранних версиях. Ранее данные для переменных уровня 1 должны были находиться в одном файле данных, а переменные для уровня 2 должны были находиться в другом файле данных. Теперь оба уровня Переменные 1 и 2 уровня могут находиться в одном файле данных. Очень легко вводить файлы данных SPSS, SAS и Stata (включая версию 11) с помощью раскрывающегося списка Тип входного файла меню.

Отсутствие данных часто является проблемой для многоуровневых данных. HLM позволит отсутствующие значения на уровне 1, но это не позволит пропустить значения на уровне 2. Если у вас отсутствуют данные на уровне 2, вы захотите удалить эти случаи перед вы переносите свои данные в HLM. В качестве альтернативы, если у вас есть умножение файлы вмененных данных, вы можете их использовать. Будет показан краткий пример в конце семинара.

Набор данных

Наш файл данных представляет собой частичную выборку из опроса 1982 г. широко используется в Hierarchical Linear Models Raudenbush and Bryk. Файл данных, названный hsb , состоит из 7185 учащихся из 160 школ.Результат Интересующей нас переменной является оценка успеваемости по математике на уровне ученика (уровень 1) ( mathach ). Переменная ses - это социально-экономический статус студента и, следовательно, студенческий уровень. Переменная означает, что - это среднегрупповое центрированное значение. версия ses и поэтому находится на школьном уровне (уровень 2). Переменный сектор - это индикаторная переменная, указывающая, является ли школа государственной или католической. следовательно, переменная школьного уровня.Есть 90 государственных школ (сектор = 0) и 70 католические школы (сектор = 1) в выборке.

Файл, который мы собираемся использовать, находится в главе 2 в примерах. папка в вашем HLM папка и называется hsb1.sav и hsb2.sav (C: Program FilesHLM6ExamplesChapter2hsb1.sav и
C: Программа ФайлыHLM6ExamplesChapter2hsb2.sav).

Коротко о размерах выборки

Размер выборки, необходимый для многоуровневого моделирования, зависит от нескольких факторов, в том числе количество оцениваемых параметров, внутриклассовая корреляция, насколько сбалансированы данные, и еще кое-что.Однако в целом многоуровневое моделирование представляет собой процедуру большой выборки. В частности, вы обычно хотите иметь как как можно больше единиц уровня 2. Наличие большого количества юнитов 1-го уровня может быть полезно, но помните, что единицы уровня 1 соотносятся с каждой единицей уровня 2 (внутриклассовая корреляция), поэтому увеличение количества единиц уровня 1 может стать случаем убывающей отдачи. Подразделения 2-го уровня являются независимыми (в двухуровневая модель), поэтому, увеличивая количество единиц уровня 2, вы добавляете дополнительные части независимой информации к набору данных.Действительность выводов, сделанных на основе малых размеров выборки, обсуждается в Hierarchical Linear Models Raudenbush and Bryk. на страницах 280-284. Информацию о размерах образцов также можно найти в Снидерс и Боскер. Многоуровневый анализ . Некоторые ссылки перечисленные в конце этой страницы также содержат информацию о размерах выборки.

Модель здания

На этом этапе мы сосредоточимся на моделировании здания с помощью HLM. Мы будем делать вид, что мы уже сделали очистку данных и создали все необходимые переменные. Мы также предположим, что мы успешно загрузили наши данные в HLM. Для каждой модели, которую мы создаем, мы покажем, что обе модели оценивается как в формате нескольких уравнений, так и в формате одного (смешанного) уравнения. По умолчанию отображается формат с несколькими уравнениями; вы можете увидеть смешанное уравнение нажав на смешанную кнопку в нижнем левом углу интерфейса HLM.

Модель 1: Безусловная означает модель

Эта модель называется односторонним дисперсионным анализом случайных эффектов и является простейшая линейная модель со случайным эффектом.Мотивация для этой модели вопрос о том, насколько школы различаются по средней математике достижение. В терминах уравнений имеем, где r ij ~ N (0, σ 2 ) и u 0j ~ N (0, τ 2 ),

mathach ij = β 0j + r ij
β 0j = γ 00 + u 0j 

 ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ДЛЯ ДАННОГО ЗАПУСКА HLM2

  Название проблемы: без названия

  Источник данных для этого прогона = hsb.mdm
  Командный файл для этого запуска = C: Datadataex1.hlm
  Имя выходного файла = c: hlm2.txt
  Максимальное количество юнитов 1-го уровня = 7185
  Максимальное количество юнитов 2 уровня = 160
  Максимальное количество итераций = 100
  Метод оценки: ограничение максимального правдоподобия

 Спецификация веса
 -----------------------
                         Масса
                         Переменная
            Взвешивание? Имя Нормализовано?
 Уровень 1 нет
 Уровень 2 нет
 Точность нет

  Переменная результата - mathach.

  Модель, указанная для фиксированных эффектов, была следующей:
 -------------------------------------------------- -

   Уровень-1 Уровень-2
   Предикторы коэффициентов
 ---------------------- ---------------
         intrcpt1, B0 INTRCPT2, G00

 Модель, указанная для компонентов ковариации, была следующей:
 -------------------------------------------------- -------

         Сигма в квадрате (постоянная для единиц уровня 2)

         Размеры тау
               intrcpt1

 Резюме указанной модели (в формате уравнения)
 -------------------------------------------------- -

Модель уровня 1

Y = B0 + R

Модель уровня 2
B0 = G00 + U0

Итерации остановлены из-за небольшого изменения функции правдоподобия
******* ИТЕРАЦИЯ 4 *******

 Sigma_squared = 39.14831

 Тау
 intrcpt1, B0 8.61431


Тау (как корреляции)
 intrcpt1, B0 1.000

 -------------------------------------------------- -
  Случайный коэффициент уровня 1 Оценка надежности
 -------------------------------------------------- -
  intrcpt1, B0  0,901 
 -------------------------------------------------- -

Значение функции правдоподобия на итерации 4 = -2,355840E + 004
Переменная результата - mathach.

 Окончательная оценка фиксированных эффектов:
 -------------------------------------------------- --------------------------
                                       Стандартный Прибл.Ошибка коэффициента фиксированного эффекта T-ratio d.f. P-значение
 -------------------------------------------------- --------------------------
 Для intrcpt1, B0
    INTRCPT2, G00 12,636972 0,244412 51,704 159 0,000
 -------------------------------------------------- --------------------------

 Переменная результата - mathach.

 Окончательная оценка фиксированных эффектов
 (с устойчивыми стандартными ошибками)
 -------------------------------------------------- --------------------------
                                       Стандартный Прибл.Ошибка коэффициента фиксированного эффекта T-ratio d.f. P-значение
 -------------------------------------------------- --------------------------
 Для intrcpt1, B0
    INTRCPT2, G00  12,636972  0,243628 51,870 159 0,000
 -------------------------------------------------- --------------------------

 Окончательная оценка компонентов дисперсии:
 -------------------------------------------------- ---------------------------
 Случайный эффект Стандартная дисперсия df Р-значение хи-квадрат
                         Компонент отклонения
 -------------------------------------------------- ---------------------------
 intrcpt1, U0 2.93501  8,61431  159 1660,23259 0,000
  уровень-1, R 6.25686  39.14831 
 -------------------------------------------------- ---------------------------

 Статистика для текущей модели компонентов ковариации
 --------------------------------------------------
 Отклонение = 47116,793477
 Количество расчетных параметров = 2

Примечания:

  1. Модель, которую мы подошли, была

    mathach ij = β 0j + r ij
    β 0j = γ 00 + u 0j

    Заполняя оценки параметров, получаем
    mathach ij = β 0j + r ij
    β 0j = 12.64 + u 0j
    V (u 0j ) = 8,61
    V (r ij ) = 39,15

  2. Оценка между дисперсией, τ 2 , соответствует члену intrcpt1 в выводе окончательной оценки компоненты дисперсии и оценка в пределах дисперсии σ 2 , соответствует термину уровень-1 в той же выходной секции. За это модели, τ 2 составляет 8,61, а σ 2 составляет 39,15.
  3. На основе оценок ковариации мы можем вычислить внутриклассовую корреляция: 8.61431 / (8,61431 + 39,14831) = 0,18. Это говорит нам о часть общей разницы между школами.
  4. Чтобы измерить величину различий между школами в их средних уровней достижений, мы можем рассчитать диапазон правдоподобных значений для эти средние значения, основанные на промежуточной дисперсии, которую мы получили из модели: 12,64 ± 1,96 * (8,61) 1/2 = (6,89, 18.39).
  5. надежность случайного эффекта перехвата уровня 1 - это средняя надежность 2-го уровня.Он измеряет общую надежность оценок OLS для каждого перехвата. Оценка надежности для этой модели .901.

Модель 2 : Включая эффекты предикторов школьного (второго) уровня - предсказывает матах из означает

Эту модель Рауденбуш и Брык. Эта модель мотивирована вопросом, могут ли школы с высоким означает, что также имеют высокие математические достижения.Другими словами, мы хотим понять, почему в школах есть разница в математике достижение. В терминах уравнений регрессии имеем:

mathach ij = β 0j + r ij
β 0j = γ 00 + γ 01 (средние) + u 0j 

 ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ДЛЯ ДАННОГО ЗАПУСКА HLM2

  Название проблемы: без названия

  Источник данных для этого прогона = hsb.mdm
  Командный файл для этого запуска = C: Datadataex2.hlm
  Имя выходного файла = c: hlm2.txt
  Максимальное количество юнитов 1-го уровня = 7185
  Максимальное количество юнитов 2 уровня = 160
  Максимальное количество итераций = 100
  Метод оценки: ограничение максимального правдоподобия

 Спецификация веса
 -----------------------
                         Масса
                         Переменная
            Взвешивание? Имя Нормализовано?
 Уровень 1 нет
 Уровень 2 нет
 Точность нет

  Переменная результата - mathach.

  Модель, указанная для фиксированных эффектов, была следующей:
 -------------------------------------------------- -

   Уровень-1 Уровень-2
   Предикторы коэффициентов
 ---------------------- ---------------
         intrcpt1, B0 INTRCPT2, G00
                            означает, G01

 Модель, указанная для компонентов ковариации, была следующей:
 -------------------------------------------------- -------

         Сигма в квадрате (постоянная для единиц уровня 2)

         Размеры тау
               intrcpt1

 Резюме указанной модели (в формате уравнения)
 -------------------------------------------------- -

Модель уровня 1

Y = B0 + R

Модель уровня 2
B0 = G00 + G01 * (означает) + U0

Итерации остановлены из-за небольшого изменения функции правдоподобия
******* ИТЕРАЦИЯ 6 *******

 Sigma_squared = 39.15708

 Тау
 intrcpt1, B0 2.63870

Тау (как корреляции)
 intrcpt1, B0 1.000

 -------------------------------------------------- -
  Случайный коэффициент уровня 1 Оценка надежности
 -------------------------------------------------- -
  intrcpt1, B0 0,740
 -------------------------------------------------- -

Значение функции правдоподобия на итерации 6 = -2,347972E + 004
Переменная результата - mathach.

 Окончательная оценка фиксированных эффектов:
 -------------------------------------------------- --------------------------
                                       Стандартный Прибл.Ошибка коэффициента фиксированного эффекта T-ratio d.f. P-значение
 -------------------------------------------------- --------------------------
 Для intrcpt1, B0
    INTRCPT2, G00 12,649436 0,149280 84,736 158 0,000
     средние, G01 5,863538 0,361457 16,222 158 0,000
 -------------------------------------------------- --------------------------

 Переменная результата - mathach.

 Окончательная оценка фиксированных эффектов
 (с устойчивыми стандартными ошибками)
 -------------------------------------------------- --------------------------
                                       Стандартный Прибл.Ошибка коэффициента фиксированного эффекта T-ratio d.f. P-значение
 -------------------------------------------------- --------------------------
 Для intrcpt1, B0
    INTRCPT2, G00  12,649436  0,148377 85,252 158 0,000
     средние, G01  5,863538  0,320211 18,311 158 0,000
 -------------------------------------------------- --------------------------

 Окончательная оценка компонентов дисперсии:
 -------------------------------------------------- ---------------------------
 Случайный эффект Стандартная дисперсия df Р-значение хи-квадрат
                         Компонент отклонения
 -------------------------------------------------- ---------------------------
 intrcpt1, U0 1.62441  2,63870  158 633,51744 0,000
  уровень-1, R 6.25756  39.15708 
 -------------------------------------------------- ---------------------------

 Статистика для текущей модели компонентов ковариации
 --------------------------------------------------
 Отклонение = 46959,446959
 Количество расчетных параметров = 2

Примечания:

  1. Модель, которую мы подошли, была

    mathach ij = β 0j + r ij
    β 0j = γ 00 + γ 01 (средние) + u 0j

    Заполнение параметра по оценкам получаем

    mathach ij = β 0j + r ij
    β 0j = 12.65 +5,86 (средние) + u 0j
    V (u 0j ) = 2,64
    V (r ij ) = 39,16

  2. В одном уравнении наша модель будет записана как: mathach ij = γ 00 + γ 01 (средние) + u 0j + r ij .
  3. Коэффициент для константы - это прогнозируемое математическое достижение, когда все предикторы равны 0; следовательно, когда средняя школьная SES равна 0, математика учащихся достижение прогнозируется на уровне 12.65.
  4. Диапазон вероятных значений для школы означает, что во всех школах означает нуля, равно 12,65 ± 1,96 * (2,64) 1/2 = (9,47, 15,83).
  5. Компонент дисперсии, представляющий различия между школами, уменьшается сильно (с 8,61 до 2,64). Это означает, что переменная уровня 2 среднее значение объясняет большую часть различий между школами в средних математическое достижение. Точнее, доля дисперсии, объясняемая означает, что равно (8.61 - 2,64) / 8,61 = 0,69, что составляет около 69% объяснимого Различия в средней успеваемости по математике в школе можно объяснить означает .
  6. Означает ли школьная успеваемость еще раз значительно, если означает, что находится под контролем? Результат окончательной оценки компоненты дисперсии дает тест на компонент дисперсии для intrcpt1 равняться нулю с хи-квадрат 633,52 и 158 степенями свободы. Это статистически значительный. Таким образом, мы заключаем, что после учета означает , значительная разница в средней успеваемости по математике в школе все еще остается объяснил.
  7. Мы также можем вычислить условное внутриклассовая корреляция, обусловленная значениями , означает : 2,64 / (2,64 + 39,16) = 0,06 измеряет степень зависимости между наблюдениями в пределах тех же школ означает .

Модель 3: Включая эффекты прогнозирования предикторов на уровне студента mathach из группа - центрированный уровень студента ses

Эта модель упоминается как модель случайных коэффициентов Рауденбушем и Бриком.Представьте, что мы запускаем регрессию mathach на ориентированном на группу ses для каждая школа; Другими словами, мы выполним 160 регрессий.

  1. Каким будет среднее значение 160 уравнений регрессии (оба и наклон)?
  2. Насколько уравнения регрессии меняются от школы к школе?
  3. Какое соотношение между пересечениями и уклонами?

Вот некоторые из вопросов, которые мотивируют следующую модель.

mathach ij = β 0j + β 1j (SES - означает) + r ij
β 0j = γ 00 + u 0j
β 1j = γ 10 + u 1j 

 Sigma_squared = 36,70356 
 Тау
 intrcpt1, B0 8,68087 0,04701
      SES, B1 0,04701 0,68038
 
 Тау (в виде корреляций)
 intrcpt1, B0 1.000 0,019
      СЭС, В1  0.019  1.000 
 ------------------------------------------------- ---
  Случайный коэффициент уровня 1 Оценка надежности
 -------------------------------------------------- -
  intrcpt1, B0 0,908
       СЭС, В1 0,260
 -------------------------------------------------- - 
 Значение функции правдоподобия на итерации 18 = -2,335620E + 004 
 Окончательная оценка фиксированных эффектов:
 -------------------------------------------------- --------------------------
                                       Стандартный Прибл.Ошибка коэффициента фиксированного эффекта T-ratio d.f. P-значение
 -------------------------------------------------- --------------------------
 Для intrcpt1, B0
    INTRCPT2, G00 12,636197 0,244503 51,681 159 0,000
 Для уклона SES, B1
    INTRCPT2, G10 2,193157 0,127879 17,150 159 0,000
 -------------------------------------------------- -------------------------- 
 Окончательная оценка фиксированных эффектов
 (с устойчивыми стандартными ошибками)
 -------------------------------------------------- --------------------------
                                       Стандартный Прибл.Ошибка коэффициента фиксированного эффекта T-ratio d.f. P-значение
 -------------------------------------------------- --------------------------
 Для intrcpt1, B0
    INTRCPT2, G00  12,636197  0,243738 51,843 159 0,000
 Для уклона SES, B1
    INTRCPT2, G10  2,193157  0,127846 17,155 159 0,000
 -------------------------------------------------- --------------------------
 
 Окончательная оценка компонентов дисперсии:
 -------------------------------------------------- ---------------------------
 Случайный эффект Стандартная дисперсия df Р-значение хи-квадрат
                         Компонент отклонения
 -------------------------------------------------- ---------------------------
 intrcpt1, U0 2.94633  8,68087  159 1770,85120 0,000
      Наклон SES, U1 0,82485  0,68038  159 213,43769 0,003
  уровень-1, 6.05835  36.70356 
 -------------------------------------------------- ---------------------------
 
 Статистика для текущей модели компонентов ковариации
 --------------------------------------------------
 Отклонение = 46712,398925
 Количество расчетных параметров = 4

Примечания:

  1. Модель, которую мы подошли, была

    mathach ij = β 0j + β 1j (SES - означает) + r ij
    β 0j = γ 00 + u 0j
    β 1j = γ 10 + u 1j

    Заполнение параметра по оценкам получаем

    mathach ij = β 0j + β 1j (SES - означает) + r ij
    β 0j = 12.64 + u 0j
    β 1j = 2,19 + u 1j
    В (u 0j ) = 8,68
    В (u 1j ) = 0,68
    В (r ij ) = 36,7

  2. В одном уравнении наша модель будет записана как:
    mathach ij = γ 00 + u 0j + (γ 10 + u 1j ) (SES - означает) + r ij
    =     γ 00 + γ 10 * (SES - означает) + u 0j + u 1j * (SES - означает) + r ij
  3. Оценка дисперсии наклона для SES, ориентированной на группу: 0.68. Значение p равно 0,003. Поскольку тест статистически значим, мы отвергнуть гипотезу о том, что между школами нет разницы в наклонах.
  4. 95% диапазон вероятных значений для школьных средних составляет 12,64. ± 1,96 * (8,68) 1/2 = (6,87, 18,41).
  5. 95% допустимый диапазон значений для Наклон SES-достижения составляет 2,19 ± 1,96 * (. 68) 1/2 = (0,57, 3,81).
  6. Обратите внимание, что теперь остаточная дисперсия 36,70 по сравнению с остаточной дисперсией 39.15 в одностороннем дисперсионном анализе с модель случайных эффектов (безусловных средних). Мы можем вычислить дисперсию пропорций, объясненную на уровень 1 как (39,15 - 36,70) / 39,15 = 0,063. Это предполагает использование SES уровня студента. как предсказатель успеваемости по математике снизил дисперсию внутри школы на 6,3%.
  7. Корреляция между перехватом и наклон 0,019. Кажется, что они не сильно коррелированы.

Модель 4: Включая предикторы уровня 1 и уровня 2 - прогнозирование mathach из средних значений, сектор, cses и межуровневое взаимодействие средних значений и сектор с cses

Эта модель упоминается Рауденбушем и Бриком как модель пересечений и наклонов как результатов.Мы изучили изменчивость регрессии уравнения в школах. Теперь мы построим пояснительную модель для учета изменчивость. Мы хотим смоделировать следующее:

mathach ij = β 0j + β 1j (SES - означает) + r ij
β 0j = γ 00 + γ 01 (сектор) + γ 02 (средние) + u 0j
β 1j = γ 10 + γ 11 (сектор) + γ 12 (средние) + u 1j 

 
 ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ДЛЯ ДАННОГО ЗАПУСКА HLM2

  Название проблемы: без названия

  Источник данных для этого прогона = hsb.mdm
  Командный файл для этого запуска = C: Datadataex4.hlm
  Имя выходного файла = c: hlm2.txt
  Максимальное количество юнитов 1-го уровня = 7185
  Максимальное количество юнитов 2 уровня = 160
  Максимальное количество итераций = 100
  Метод оценки: ограничение максимального правдоподобия

 Спецификация веса
 -----------------------
                         Масса
                         Переменная
            Взвешивание? Имя Нормализовано?
 Уровень 1 нет
 Уровень 2 нет
 Точность нет

  Переменная результата - mathach.

  Модель, указанная для фиксированных эффектов, была следующей:
 -------------------------------------------------- -

   Уровень-1 Уровень-2
   Предикторы коэффициентов
 ---------------------- ---------------
         intrcpt1, B0 INTRCPT2, G00
                             СЕКТОР, G01
                            означает, G02
 * Наклон SES, B1 INTRCPT2, G10
                             СЕКТОР, G11
                            означает, G12

'*' - этот предиктор уровня 1 был сосредоточен вокруг своего группового среднего.Модель, указанная для компонентов ковариации, была следующей:
 -------------------------------------------------- -------

         Сигма в квадрате (постоянная для единиц уровня 2)

         Размеры тау
               intrcpt1
                    Наклон СЭС


 Резюме указанной модели (в формате уравнения)
 -------------------------------------------------- -

Модель уровня 1

Y = B0 + B1 * (SES) + R

Модель уровня 2
B0 = G00 + G01 * (СЕКТОР) + G02 * (означает) + U0
B1 = G10 + G11 * (СЕКТОР) + G12 * (означает) + U1

Итерации остановлены из-за небольшого изменения функции правдоподобия
******* ИТЕРАЦИЯ 61 *******

 Sigma_squared = 36.70313

 Тау
 intrcpt1, B0 2.37996 0.19058
      СЭС, В1 0,19058 0,14892

Тау (как корреляции)
 intrcpt1, B0 1.000 0.320
      СЭС, Б1  0,320  1.000

 -------------------------------------------------- -
  Случайный коэффициент уровня 1 Оценка надежности
 -------------------------------------------------- -
  intrcpt1, B0 0,733
       SES, B1 0,073
 -------------------------------------------------- -

Значение функции правдоподобия на итерации 61 = -2.325094E + 004
Переменная результата - mathach.

 Окончательная оценка фиксированных эффектов:
 -------------------------------------------------- --------------------------
                                       Стандартный Прибл.
    Ошибка коэффициента фиксированного эффекта T-ratio d.f. P-значение
 -------------------------------------------------- --------------------------
 Для intrcpt1, B0
    INTRCPT2, G00 12.096006 0.198734 60.865 157 0,000
      СЕКТОР, G01 1,226384 0,306272 4,004 157 0,000
     средние, G02 5,333056 0,369161 14,446 157 0,000
 Для уклона SES, B1
    INTRCPT2, G10 2,937981 0,157135 18,697 157 0,000
      СЕКТОР, G11 -1,640954 0,242905 -6,756 157 0,000
     средние, G12 1,034427 0,302566 3,419 157 0,001
 -------------------------------------------------- --------------------------

 Переменная результата - mathach.

 Окончательная оценка фиксированных эффектов
 (с устойчивыми стандартными ошибками)
 -------------------------------------------------- --------------------------
                                       Стандартный Прибл.Ошибка коэффициента фиксированного эффекта T-ratio d.f. P-значение
 -------------------------------------------------- --------------------------
 Для intrcpt1, B0
    INTRCPT2, G00  12.096006  0,173699 69,638 157 0,000
      СЕКТОР, G01  1,226384  0,308484 3,976 157 0,000
     средние, G02  5,333056  0,334600 15,939 157 0,000
 Для уклона SES, B1
    INTRCPT2, G10  2.937981  0,147620 19,902 157 0,000
      СЕКТОР, G11  -1,640954  0,237401 -6,912 157 0,000
     средние, G12  1,034427  0,332785 3,108 157 0,003
 -------------------------------------------------- --------------------------

 Окончательная оценка компонентов дисперсии:
 -------------------------------------------------- ---------------------------
 Случайный эффект Стандартная дисперсия df Р-значение хи-квадрат
                         Компонент отклонения
 -------------------------------------------------- ---------------------------
 intrcpt1, U0 1.54271  2,37996  157 605,29503 0,000
      Наклон SES, U1 0,38590  0,14892  157 162,30867 0,369
  уровень-1, 6.05831  36.70313 
 -------------------------------------------------- ---------------------------

 Статистика для текущей модели компонентов ковариации
 --------------------------------------------------
 Отклонение = 46501,875643
 Количество расчетных параметров = 4

Примечания:

  1. Модель, которую мы подошли, была

    mathach ij = β 0j + β 1j (ses - средние) + r ij
    β 0j = γ 00 + γ 01 (сектор) + γ 02 (средние) + u 0j
    β 1j = γ 10 + γ 11 (сектор) + γ 12 (средние) + u 1j

    Заполнение параметра по оценкам получаем

    mathach ij = β 0j + β 1j (ses - означает) + r ij
    β 0j = 12.10 + 1,22 (сектор) + 5,33 (средние значения) + u 0j
    β 1j = 2,94 + -1,64 (сектор) + 1,03 (средние значения) + u 1j

    В (u 0j ) = 2,37
    В (u 1j ) = 0,15
    В (r ij ) = 36,7

  2. В одном уравнении наша модель будет записана как:
    mathach ij = γ 00 + γ 01 (средние) + γ 02 (сектор) + u 0j
    + (γ 10 + γ 11 (средние) + γ 12 (сектор) + u 1j ) * (ses - означает) + r ij
    знак равно γ 00 + γ 01 (средние) + γ 02 (сектор)
    + γ 10 * (средние значения) + γ 11 * средние значения * (средние значения) + γ 12 * сектор * (средние значения)
    + u 0j + u 1j * (SES - означает) + r ij
  3. Оценка дисперсии наклона ses составляет.15 с p-значением 0,369; следовательно, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу об отсутствии значительных различий между откосы сес . Мы можем захотеть использовать более простую модель, в которой наклон ses изменяется неслучайно относительно переменных уровня 2 означает и сектор .
  4. Корреляция между точкой пересечения уровня 1 и наклоном для ses равна дано как .32 из более ранней части вывода.

Графическое изображение результатов

HLM имеет несколько полезных функций, которые помогут вам визуализировать влияние переменных уровня 2.После запуская модель, вы можете щелкнуть на File, затем на Graph Equations, а затем на Модельные графики. Все графики в этом разделе основаны на последних модель, которую мы использовали, которую мы назвали моделью 4.

  • Файл -> Графические уравнения -> Графики моделей
  • Уклон сэс по секторам

  • Файл -> Графические уравнения -> Графики моделей
  • Наклон SES по разным значениям

  • Файл -> Графические уравнения -> Графики моделей
  • Соединение двух графиков

Подходящая модель

Остаточный файл и анализ соответствия модели

Допустим, наша окончательная модель будет основана на в последней модели мы использовали как точку пересечения, так и наклон для ses как случайные эффекты.Что насчет модели? Есть ли потенциальные проблемы с модель?

  • Есть исключения или важные наблюдения?
  • Какие-либо пропущенные переменные?
  • Нормальность на каждом уровне?
  • Однородность дисперсий уровня 1?

1. Остаточное дело

Мы можем использовать остаточный файл, созданный HLM, для проверки соответствия модели. На этот раз перед запуском модели мы запросим файл остатков. созданный. В базовых настройках нажмите Остаточный файл уровня 2 и появится следующее диалоговое окно.Мы можем включить в файле дополнительные переменные уровня 2, которых нет в модели, и мы также можем выбрать остаточный тип файла. Мы включим переменные в дополнение к нашим двум переменным уровня 2 в остаточный файл, и мы попросим, ​​чтобы остаточный файл был создан в SPSS формат. Все графики и анализы на основе остаточного файла будут выполнены. в SPSS. Вам нужно перезапустить модель после того, как вы укажете, что вы хотите в остаточный файл. Вы можете включить спецификацию пути вместе с файлом название.

Давайте посмотрим на остаточный файл для нашей модели. Последний шесть переменных - это все переменные уровня 2 в файле, и мы попросили иметь их в остаточном файле. Каждое наблюдение соответствует блоку уровня 2. В нашем случае в остаточном файле будет 160 наблюдений, потому что там 160 школ.

  • l2id - переменная идентификации уровня 2
  • nj - Размер текущего блока уровня 2
  • chipct - Теоретические значения от χ 2 (v) где v - количество случайных факторов, и эта переменная связана с mdist для построения графика Q-Q
  • mdist - расстояние Махаланобиса; в предположении нормальности это должно быть приблизительно χ 2 (v) с v количество случайных факторов.Он обеспечивает сводную оценку расстояние эмпирических байесовских оценок параметров фиксированного эффекта от их «подобранного значения», заданного нашими определяющими уравнениями.
  • lntotvar - Натуральный логарифм общей дисперсии внутри каждой единицы уровня 2
  • olsrsvar - Натуральный логарифм остаточной дисперсии в пределах каждой единицы уровня 2 на основе оценки OLS
  • mdrsvar - Натуральный логарифм остаточного стандартного отклонения от окончательного приталенная модель с фиксированным эффектом
  • ebintrcp - Эмпирический байесовский остаток для перехвата, u 0j
  • ebses - Эмпирическая байесовская невязка для наклона SES, u 1j
  • olintrcp - Обычный остаток по методу наименьших квадратов для точки пересечения, только для единиц с достаточным количеством данных
  • olses - Обычный остаток по методу наименьших квадратов для наклона SES, только для единиц с достаточным количеством данных
  • fvintrcp - Подходящее значение для точки пересечения на основе оценок уровня 2, β 0j. Например, для идентификатора школы 1224, это равно 12.096006 + 1.226384 * 0 + 5,333056 * (-. 428) = 9,814
  • fvses - Подгоняемое значение для наклона SES на основе его оценок уровня 2, β 1j
  • pv00 - Апостериорная дисперсия эмпирической байесовской оценки перехват
  • pv10 - Апостериорная ковариация эмпирической байесовской оценки перехват и SES
  • pv11 - Апостериорная дисперсия эмпирической байесовской оценки для наклона
  • pvc00 - Апостериорная дисперсия коэффициента для случайного перехват
  • pvc10 - Апостериорная ковариация коэффициентов случайного перехват и случайный наклон
  • pvc11 - Апостериорная дисперсия коэффициента для случайного склон
  • размер - переменная предиктора уровня 2 из исходного файла данных
  • pracad - переменная-предиктор уровня 2 из исходного файла данных
  • disclim - Прогнозирующая переменная уровня 2 из исходного файла данных
  • himinity - переменная-предиктор уровня 2 из исходного файла данных
  • сектор - переменная предиктора уровня 2 из исходного файла данных
  • означает - переменная-предиктор уровня 2 из исходного файла данных

График Q-Q chipct против mdist (Диаграмма рассеяния chipct против mdist)

В предположении нормальности на уровне 2, график chipct против mdist линия должна быть под углом 45 градусов.В противном случае у нас есть доказательства против предположение о нормальности. Например, на нашем графике мы видим некоторое отклонение от нормальность в правом конце сюжета. Сюжет показывает нам, что могут быть некоторые выбросы, требующие дальнейшего изучения.

Гистограмма mdrsvar

Переменная mdrsvar (натуральный логарифм стандартного остатка отклонение от окончательно подобранной модели с фиксированным эффектом) измеряет стандартное отклонение внутри школы для 160 школ на основе окончательно подобранной модели.Из гистограммы мы видим, что Есть несколько школ, у которых внутришкольная дисперсия меньше, чем в других.

Q-Q График стандартизированной МДРВАР

Назначение этого участка аналогично предыдущему. Если данные распределены нормально, точки будут располагаться вдоль линии. В точки слева и справа от графика выпадают из линии, что указывает на некоторое отклонение от нормы в хвостах распределение.

Возможные предикторы уровня 2

Возможно, в модель следует включить и другие переменные уровня 2. (Эти другие переменные могут быть или не входить в ваш набор данных.) Например, переменная pracad , доля студентов на академической дорожке, может быть хорошим кандидатом в качестве переменной уровня 2. Чтобы визуализировать это, мы можем построить график эмпирическая оценка остатка Байеса для перехвата для каждой школы против pracad .Доказательства того, что между перехватом нет особой связи и pracad предполагает, что эту переменную не следует включать в модель, если нет веских теоретических оснований для ее включения. Тем не менее, у нас может быть ошибка спецификации модели, то есть мы пропустили одну или несколько важных переменных.

Нелинейность на уровне-2

Это очень похоже на то, что мы обычно делаем при анализе OLS. Мы строим остаток по сравнению с непрерывным предсказателем для обнаружения любой нелинейности.В этом В случае, у нас есть остаток для перехвата против предсказателя уровня 2 означает . Изогнутый график покажет свидетельство нелинейности. Мы не похоже, здесь есть большая проблема с нелинейностью.

2. Проверка однородности дисперсий уровня 1

Чтобы проверить однородность дисперсии уровня 1, мы выберем Другие настройки а затем Проверка гипотез . Затем мы установим флажок в левом нижнем углу. угол, чтобы пройти испытание однородность дисперсии уровня 1, как показано ниже, i.е., тест того, что дисперсия матах одинаков во всех школах.

Приведенный ниже тест предполагает, что дисперсия mathach значительно различается. по школам, вопреки предположению об однородности уровня 1 дисперсия. Если дисперсия matchach относится к предикторам уровня 1 или 2, это может смещать оценки (дополнительную информацию см. Рауденбуш и Брик, стр. 263–267). Сделав вышеуказанный выбор, перезапустите модель и посмотрите на самый низ вывод для этой таблицы.

 Тест на однородность дисперсии уровня 1
 ----------------------------------------
 Статистика хи-квадрат = 245,76576
 Количество степеней свободы = 159
 P-значение = 0,000

3. Проверка многомерных гипотез для фиксированных эффектов

Чтобы проверить действие сектор на перехват и на сес наклон одновременно мы выберем Проверка гипотез из Другое Раскрывающееся меню настроек .Тогда мы будем нажмите кнопку 1 , чтобы указать нашу первую гипотезу (см. ниже).

Затем мы заполняем поля ниже, чтобы указать, что мы хотим совместно протестировать γ 01 = 0 и γ 11 = 0.

После указания теста (ов) гипотез и нажатия OK и OK повторно запустите модель и посмотрите в сторону нижней части вывода.

 ------------------------------------------------- ---------------------------

                Результаты проверки общей линейной гипотезы
 -------------------------------------------------- ---------------------------
                                   Коэффициенты контрастности
 -------------------------------------------------- ---------------------------
 Для INTRCPT1, B0
     INTRCPT2, G00 12.096006 0,000 0,000
       СЕКТОР, G01 1.226384 1.000 0.000
      СРЕДСТВА, G02 5,333056 0,000 0,000
 Для уклона SES, B1
     INTRCPT2, G10 2.937981 0,000 0,000
       СЕКТОР, G11 -1.640954 0.000 1.000
      СРЕДСТВА, G12 1.034427 0.000 0.000

Статистика хи-квадрат = 60,596880
Степени свободы = 2
P-значение = 0.000000

4. Многомерные тесты компонентов дисперсии-ковариации спецификация

Из модели 4, которую мы запускали ранее, мы увидели, что значение p для теста компонент дисперсии наклона не имеет значения. Это говорит о том, что мы, возможно, не захотим моделировать наклон как случайным образом меняющийся. Более простая модель будет заключаться в том, что наклон переменной ses изменяется неслучайно для переменных уровня 2 сектор и означает . Мы можем хотите сравнить эти две модели, чтобы решить, сопоставима ли более простая модель с предыдущим.

  • REML (ограниченная максимальная вероятность) по сравнению с FML (полная максимальная вероятность) вероятность)
    • REML и FML обычно дают аналогичные результаты для уровня 1 остаточная (σ 2 ), но может быть заметные различия для дисперсионно-ковариационной матрицы случайных эффекты.
    • REML по умолчанию метод оценки в HLM.
    • Если количество единиц уровня 2 велико, то разница будет небольшой.
    • Если количество единиц уровня 2 невелико, то оценки дисперсии FML будут быть меньше, чем REML, что приводит к искусственно короткому доверительному интервалу и проблемные значимые тесты.
  • Вложенные модели
    • Если фиксированные эффекты такие же, и меньше случайных эффектов в уменьшенная модель, тогда подойдут и REML, и FML.
    • Если одна модель имеет меньше фиксированных эффектов и, возможно, меньше случайных эффекты, затем используйте FML для сравнения моделей.

 
 Sigma_squared = 36.76611 
 Тау
 intrcpt1, B0 2.37524
 
 Тау (в виде корреляций)
 intrcpt1, B0 1.000 
 ------------------------------------------------- ---
  Случайный коэффициент уровня 1 Оценка надежности
 -------------------------------------------------- -
  intrcpt1, B0 0,732
 -------------------------------------------------- - 
 Значение функции правдоподобия на итерации 6 = -2,325148E + 004

 Окончательная оценка фиксированных эффектов:
 -------------------------------------------------- --------------------------
                                       Стандартный Прибл.Ошибка коэффициента фиксированного эффекта T-ratio d.f. P-значение
 -------------------------------------------------- --------------------------
 Для intrcpt1, B0
    INTRCPT2, G00 12.096251 0.198643 60.894 157 0.000
      СЕКТОР, G01 1.224401 0.306117 4.000 157 0.000
     средние, G02 5,336698 0,368978 14,463 157 0,000
 Для уклона SES, B1
    INTRCPT2, G10 2.935860 0,150705 19,481 7179 0,000
      СЕКТОР, G11 -1,642102 0,233097 -7,045 7179 0,000
     средние, G12 1.044120 0.2 3.588 7179 0.001
 -------------------------------------------------- -------------------------- 
 Окончательная оценка фиксированных эффектов
 (с устойчивыми стандартными ошибками)
 -------------------------------------------------- --------------------------
                                       Стандартный Прибл.Ошибка коэффициента фиксированного эффекта T-ratio d.f. P-значение
 -------------------------------------------------- --------------------------
 Для intrcpt1, B0
    INTRCPT2, G00 12.096251 0.173691 69.642 157 0.000
      СЕКТОР, G01 1,224401 0,308507 3,969 157 0,000
     средние, G02 5,336698 0,334617 15,949 157 0,000
 Для уклона SES, B1
    INTRCPT2, G10 2.935860 0,147580 19,893 7179 0,000
      СЕКТОР, G11 -1,642102 0,237223 -6,922 7179 0,000
     средние, G12 1.044120 0.332897 3.136 7179 0.002
 -------------------------------------------------- --------------------------
 
 Окончательная оценка компонентов дисперсии:
 -------------------------------------------------- ---------------------------
 Случайный эффект Стандартная дисперсия df Р-значение хи-квадрат
                         Компонент отклонения
 -------------------------------------------------- ---------------------------
 intrcpt1, U0 1.54118 2,37524 157 604,29893 0,000
  уровень-1, R 6.06351 36.76611
 -------------------------------------------------- ---------------------------
 
 Статистика для текущей модели компонентов ковариации
 --------------------------------------------------
 Отклонение = 46502,952734
 Количество расчетных параметров = 2 
  Тест компонентов дисперсии-ковариации
 -----------------------------------
 Статистика хи-квадрат = 1. 2 .2 - лучшая модель (со значением p намного меньше 0,05). 

 
 

 
 

 
 РЕЗУЛЬТАТЫ ДЛЯ ГЕТЕРОГЕННОГО СИГМА-КВАДРАТА
(макро итерация 4)

 Var (R) = Sigma_squared и
 журнал (Sigma_squared) = alpha0 + alpha1 (ЖЕНСКИЙ)


 Модель для уровня дисперсии 1
 -------------------------------------------------- ------------------
                                      Стандарт
    Параметр Коэффициент Ошибка Коэффициент Z Значение P
 -------------------------------------------------- ------------------
 INTRCPT1, альфа0 3.66570 0,024718 148,301 0,000
   ЖЕНСКИЙ, альфа1 -0,12106 0,033936 -3,567 0,001
 -------------------------------------------------- ------------------

  Краткое описание соответствия модели

 -------------------------------------------------- -----------------
 Номер модели отклонения
                                      Параметры
 -------------------------------------------------- -----------------
 1.Однородная сигма_квадрат 10 46494.59261
 2. Неоднородная сигма_квадрат 11 46482.09334
 -------------------------------------------------- -----------------
 Сравнение моделей Хи-квадрат df Значение P
 -------------------------------------------------- -----------------
 Модель 1 и Модель 2 12,49926 1 0,001
 
 Тау
 INTRCPT1, B0 2,29090 0,18183
      СЭС, В1 0.18183 0,06325


Тау (как корреляции)
 INTRCPT1, B0 1.000 0.478
      СЭС, В1 0,478 1.000

 -------------------------------------------------- -
  Случайный коэффициент уровня 1 Оценка надежности
 -------------------------------------------------- -
  INTRCPT1, B0 0,725
       SES, B1 0,033
 -------------------------------------------------- -

Значение функции правдоподобия на итерации 2 = -2.324105E + 004
Переменная результата - MATHACH.

 Окончательная оценка фиксированных эффектов:
 -------------------------------------------------- --------------------------
                                       Стандартный Прибл.
    Ошибка коэффициента фиксированного эффекта T-ratio d.f. P-значение
 -------------------------------------------------- --------------------------
 Для INTRCPT1, B0
    INTRCPT2, G00 12.059116 0,196011 61.523 157 0,000
      СЕКТОР, G01 1,245117 0,301910 4,124 157 0,000
     СРЕДСТВА, G02 5,326542 0,363835 14,640 157 0,000
 Для уклона SES, B1
    INTRCPT2, G10 2,952729 0,153406 19,248 157 0,000
      СЕКТОР, G11 -1,644758 0,236725 -6,948 157 0,000
     СРЕДСТВА, G12 1.032606 0.295125 3.499 157 0.001
 -------------------------------------------------- --------------------------

 Переменная результата - MATHACH.

 Окончательная оценка фиксированных эффектов
 (с устойчивыми стандартными ошибками)
 -------------------------------------------------- --------------------------
                                       Стандартный Прибл.Ошибка коэффициента фиксированного эффекта T-ratio d.f. P-значение
 -------------------------------------------------- --------------------------
 Для INTRCPT1, B0
    INTRCPT2, G00 12.059116 0,173152 69,645 157 0,000
      СЕКТОР, G01 1,245117 0,307648 4,047 157 0,000
     СРЕДСТВА, G02 5,326542 0,333385 15,977 157 0,000
 Для уклона SES, B1
    INTRCPT2, G10 2.952729 0,148115 19,935 157 0,000
      СЕКТОР, G11 -1,644758 0,239529 -6,867 157 0,000
     СРЕДСТВА, G12 1.032606 0.336341 3.070 157 0.003
 -------------------------------------------------- --------------------------

 Окончательная оценка компонентов дисперсии:
 -------------------------------------------------- ---------------------------
 Случайный эффект Стандартная дисперсия df Р-значение хи-квадрат
                         Компонент отклонения
 -------------------------------------------------- ---------------------------
 INTRCPT1, U0 1.51357 2,29090 157 599,75645 0,000
      Наклон SES, U1 0,25149 0,06325 157 162,54860 0,364
 -------------------------------------------------- ---------------------------

 Статистика для текущей модели компонентов ковариации
 --------------------------------------------------
 Отклонение = 46482,093344
 Количество расчетных параметров = 11 
Тест сравнения моделей
 -----------------------------------
 Статистика хи-квадрат = 19.78230
 Количество степеней свободы = 7
 P-значение = 0,006 
  2. Модели без перехватчика уровня 1 
 Иногда нам может потребоваться исключить точку пересечения из нашей модели. Для
 Например, у нас может быть категориальная переменная уровня 1, и мы хотим включить все
 категории этой переменной в модели. Для этого мы должны исключить
 перехват; в противном случае наша модель будет переоценена.
  3.Ограничения фиксированных эффектов 
 Выберите  Другие настройки , затем  Оценка
Параметры , а затем  Ограничение
фиксированных эффектов . Отсюда мы можем ограничить, например, действие
γ  02  равняться
γ  12. 
 Краткое изложение указанной модели (в формате уравнения)
 -------------------------------------------------- -

Модель уровня 1

Y = B0 + B1 * (SES) + R

Модель уровня 2
B0 = G00 + G01 * (СЕКТОР) + G02 * (СРЕДСТВА) + U0
B1 = G10 + G11 * (СЕКТОР) + G12 * (СРЕДСТВА) + U1

02 г = 12 г

Итерации остановлены из-за небольшого изменения функции правдоподобия
******* ИТЕРАЦИЯ 19 *******

 Sigma_squared = 36.75129

 Стандартная ошибка Sigma_squared = 0,62663


 Тау
 INTRCPT1, B0 3,38650 -0,42733
      СЭС, Б1 -0,42733 0,36901


 Стандартные ошибки тау
 INTRCPT1, B0 0,47559 0,24733
      СЭС, В1 0,24733 0,24605


Тау (как корреляции)
 INTRCPT1, B0 1.000 -0.382
      СЭС, В1 -0,382 1,000

 -------------------------------------------------- -
  Случайный коэффициент уровня 1 Оценка надежности
 -------------------------------------------------- -
  INTRCPT1, B0 0.795
       СЭС, В1 0,162
 -------------------------------------------------- -

Значение функции правдоподобия на итерации 19 = -2,328375E + 004
Переменная результата - MATHACH.

 Окончательная оценка фиксированных эффектов:
 -------------------------------------------------- --------------------------
                                       Стандартный Прибл.
    Ошибка коэффициента фиксированного эффекта T-ratio d.f. P-значение
 -------------------------------------------------- --------------------------
 Для INTRCPT1, B0
    INTRCPT2, G00 11,741607 0,222122 52,861 157 0,000
      СЕКТОР, G01 2,016592 0,335380 6,013 157 0,000
     СРЕДСТВА, G02 * 2,654259 0,237376 11,182 157 0,000
 Для уклона SES, B1
    INTRCPT2, G10 3,159636 0,163404 19,336 158 0,000
      СЕКТОР, G11 -2.096300 0,249567 -8,400 158 0,000
 -------------------------------------------------- --------------------------
 Гамма "*" ограничена. См. Таблицу на заглавной странице.

 Переменная результата - MATHACH.

 Окончательная оценка фиксированных эффектов
 (с устойчивыми стандартными ошибками)
 -------------------------------------------------- --------------------------
                                       Стандартный Прибл.
    Ошибка коэффициента фиксированного эффекта T-ratio d.f. P-значение
 -------------------------------------------------- --------------------------
 Для INTRCPT1, B0
    INTRCPT2, G00 11.741607 0.208945 56.195 157 0,000
      СЕКТОР, G01 2,016592 0,331788 6,078 157 0,000
     СРЕДСТВА, G02 * 2,654259 0,253568 10,468 157 0,000
 Для уклона SES, B1
    INTRCPT2, G10 3,159636 0,158565 19,926 158 0,000
      СЕКТОР, G11 -2.096300 0,240992 -8,699 158 0,000
 -------------------------------------------------- --------------------------
 Гамма "*" ограничена. См. Таблицу на заглавной странице.

 Окончательная оценка компонентов дисперсии:
 -------------------------------------------------- ---------------------------
 Случайный эффект Стандартная дисперсия df Р-значение хи-квадрат
                         Компонент отклонения
 -------------------------------------------------- ---------------------------
 INTRCPT1, U0 1.84024 3,38650 157 787,30255 0,000
      Наклон SES, U1 0,60746 0,36901 157 192,72983 0,027
  уровень-1, R 6.06228 36.75129
 -------------------------------------------------- ---------------------------

 Статистика для текущей модели компонентов ковариации
 --------------------------------------------------
 Отклонение = 46567,4
 Количество расчетных параметров = 9 
  4.Переменная уровня 1 как случайный эффект, но не как фиксированный эффект 
 Иногда мы
 может захотеть смоделировать переменную уровня 1 только как случайный эффект. Например,
 влияние пола, в среднем, незначительно, как, возможно, показано ниже. В
 В этом случае мы можем не захотеть оценивать фиксированный эффект переменной  женский .
 Вместо этого мы используем только переменную  женский  для моделирования дисперсии.
 Краткое изложение указанной модели (в формате уравнения)
 -------------------------------------------------- - 
 Уровень 1 Модель 
 Y = B0 + B1 * (ЖЕНСКИЙ) + B2 * (SES) + R 
Модель
, уровень 2
B0 = G00 + G01 * (СЕКТОР) + G02 * (означает) + U0
B1 = U1
B2 = G20 + G21 * (СЕКТОР) + G22 * (средние значения) + U2

Регрессия OLS уровня 1
 ----------------------- 
 Уровень 2 Блок intrcpt1 Внутренний откос Наклон SES
 -------------------------------------------------- ----------------------------
        1224 10.94364 -2,06161 2,64284
        1288 13,01384 1,12946 3,35269
        1296 8,51189 -1,35628 1,00858
        1358 11,32162 -0,31470 4,98310
        1374 10,94983 -2,63062 3,85439
        1436 19,48721 -4,03507 2,58733
        1461 17,50503 -1,15047 6,28572
 
 Sigma_squared = 36.32580 
 Стандартная ошибка Sigma_squared = 0.62429
 
 Тау
 intrcpt1, B0 3,56382 -2,00755 0,33526
   ВНУТРЕННИЙ, B1 -2,00755 2,32409 -0,23060
      СЭС, В2 0,33526 -0,23060 0,10378
 
 Стандартные ошибки тау
 intrcpt1, B0 0,62400 0,57492 0,26957
   ВНУТРЕННИЙ, B1 0,57492 0,72587 0,28483
      СЭС, В2 0,26957 0,28483 0,21197
 
 Тау (в виде корреляций)
 intrcpt1, B0 1.000 -0.698 0,551
   ВНУТРЕННЯЯ, B1 -0,698 1,000 -0,470
      СЭС, В2 0,551 -0,470 1.000 
 ------------------------------------------------- ---
  Случайный коэффициент уровня 1 Оценка надежности
 -------------------------------------------------- -
  intrcpt1, B0 0,643
    ВНУТРЕННИЙ, B1 0,384
       SES, B2 0,052
 -------------------------------------------------- -
 
 Примечание. Приведенные выше оценки надежности основаны только на 123 из 160
единиц, у которых было достаточно данных для расчета.Фиксированные эффекты и дисперсия
компоненты основаны на всех данных. 
 Значение функции правдоподобия на итерации 289 = -2,323661E + 004 
 Окончательная оценка фиксированных эффектов:
 -------------------------------------------------- --------------------------
                                       Стандартный Прибл.
    Ошибка коэффициента фиксированного эффекта T-ratio d.f. P-значение
 -------------------------------------------------- --------------------------
 Для intrcpt1, B0
    INTRCPT2, G00 11.933404 0,187148 63,764 157 0,000
      СЕКТОР, G01 1,180992 0,293859 4,019 157 0,000
     средние, G02 5,281064 0,353685 14,932 157 0,000
 Для наклона SES B2
    INTRCPT2, G20 2,875972 0,155149 18,537 157 0,000
      СЕКТОР, G21 -1,615421 0,239356 -6,749 157 0,000
     средние, G22 1.033760 0.298472 3.464 157 0.001
 -------------------------------------------------- -------------------------- 
 Переменная результата - mathach 
 Окончательная оценка фиксированных эффектов
 (с устойчивыми стандартными ошибками)
 -------------------------------------------------- --------------------------
                                       Стандартный Прибл.Ошибка коэффициента фиксированного эффекта T-ratio d.f. P-значение
 -------------------------------------------------- --------------------------
 Для intrcpt1, B0
    INTRCPT2, G00 11,933404 0,173443 68,803 157 0,000
      СЕКТОР, G01 1.180992 0.302841 3.900 157 0.000
     средние, G02 5,281064 0,330903 15,960 157 0,000
 Для наклона SES B2
    INTRCPT2, G20 2.875972 0,146171 19,675 157 0,000
      СЕКТОР, G21 -1,615421 0,236022 -6,844 157 0,000
     средние, G22 1.033760 0.328717 3.145 157 0.002
 -------------------------------------------------- --------------------------
 
 Окончательная оценка компонентов дисперсии:
 -------------------------------------------------- ---------------------------
 Случайный эффект Стандартная дисперсия df Р-значение хи-квадрат
                         Компонент отклонения
 -------------------------------------------------- ---------------------------
 intrcpt1, U0 1.88781 3,56382 120 326,18770 0,000
   Внутренний уклон, U1 1,52450 2,32409 123 187,64867 0,000
      Наклон СЭС, U2 0,32214 0,10378 120 122,76674 0,413
  уровень-1, R 6.02709 36.32580
 -------------------------------------------------- ---------------------------
 
 Примечание. Приведенная выше статистика хи-квадрат основана только на 123 из 160
единиц, у которых было достаточно данных для расчета.Фиксированные эффекты и дисперсия
компоненты основаны на всех данных.
 
 Статистика для текущей модели компонентов ковариации
 --------------------------------------------------
 Отклонение = 46473,216028
 Количество расчетных параметров = 13 
 5. Тестирование нескольких степеней свободы
переменные 
 При использовании категориальных переменных-предикторов, имеющих более двух уровней,
вы захотите получить общий тест переменной.Это ты
захочет узнать, является ли категориальная переменная, взятая вместе,
статистически значимый. Как и в случае регрессии OLS, если все
категориальная переменная (т. е. тест на несколько степеней свободы) не
статистически значимо, вы не захотите интерпретировать ни один из
степень свободы фиктивных переменных.
 6. Использование гирь для выборки 
 В руководстве HLM весовые коэффициенты вероятности называются расчетными весами.HLM
может справляться с весами как на уровне 1, так и на уровне 2. Если вы
иметь только один окончательный вес выборки, укажите его как переменную уровня 1.   HLM не может обрабатывать другие элементы, которые могут присутствовать в опросе
набор данных, такой как PSU, стратификация или веса реплик.
 Чтобы указать веса выборки на уровне 1 или 2, щелкните  Other
Параметры , затем  Параметры оценки , а затем на  Кнопка утяжеления .
  7.Использование умножения вмененных данных 
 HLM не может создавать множественные вмененные наборы данных, но может их анализировать.
HLM может обрабатывать только 10 вмененных наборов данных. Вы должны создать
.mdm для каждого из наборов данных с множественным условным исчислением, и вы должны сделать
точно такой же выбор переменных в каждом из наборов данных.
 Чтобы указать наборы данных с умножением, нажмите  Другие настройки ,
а затем  Параметры оценки , а затем  Множественное вменение  кнопка.
 Выводы 
 HLM имеет несколько очень хороших функций для анализа многоуровневых данных.
  •  Он имеет очень интуитивно понятный интерфейс для построения модели с использованием
 формат с несколькими уравнениями. Кнопка смешанного типа - хороший способ увидеть смешанные
уравнение (комбинация нескольких уравнений).
  •  Он может создавать графики, чтобы помочь в интерпретации перекрестных уровней
 взаимодействия.
  •  Хотя он не имеет встроенных функций для создания диагностических графиков,
 он легко генерирует диагностические данные для использования в общих статистических
 пакеты.
  •  HLM очень гибок в возможностях чтения данных. В старшем
версиях HLM вам нужно было создать файл данных уровня 1 и уровня 2, но
в текущей версии вы можете использовать переменные уровня 1 и уровня 2 в
единый файл данных. Вы можете легко читать файлы данных SPSS и Stata, так как
данные о скважинах в нескольких других форматах.
  •  Мы не обсуждали многие другие типы анализа, которые может выполнять HLM.
делать, например, трехуровневые модели, нелинейные модели и перекрестно классифицированные
модели.
 Список литературы 
 Многоуровневый анализ: введение в базовое и расширенное многоуровневое моделирование
Том Снейдерс и Рул Боскер
 Введение
к многоуровневому моделированию Ita Kreft и Jan de Leeuw
 Многоуровневый
Анализ: методы и приложения, автор Joop Hox
 Иерархические линейные модели, второе издание Стивена Рауденбуша и Энтони
Брык
 HLM 6 - Иерархическое линейное и нелинейное моделирование Рауденбуша и др.
 Многоуровневый анализ для прикладных исследований: это просто регресс! от
Роберт Бикель
 Мощность и
Объем выборки в многоуровневом моделировании Тома Снейдерса (в Энциклопедии
Статистика в поведенческой науке, Эверит и Хауэлл (редакторы), Vol.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *