多层线性模型原理及其在医学研究中的应用

“多层线性模型”（Multilevel Linear Model，HLM）在美国被称为“层次线性模型”（Hierarch Linear Model），在英国被称为“多层分析”（Multilevel Analysis），由于它把第一层回归方程中的截距和斜率作为第二层回归方程中的随机变量，所以这种做法也被称作“回归的回归”。HLM是针对大规模的社会调查、经济研究领域中广泛存在的“嵌套”和“分层”结构数据而发展起来的一种新型统计分析技术，与传统统计方法相比具有模型假设与实际更吻合、结果解释更合理等特点。近年来这一方法逐渐在教育、管理、经济、社会学、心理学等领域的研究中被广泛应用。鉴于当前医学领域对该方法应用较少，为了让医学工作者对其有更多了解，以便在医学领域中更好地运用，现对HLM的原理、分析步骤及应用中应注意的问题简要介绍如下。

The principle of the hierarchical linear model and its application in medical research