73、统计建模与生活趣事：多层面模型与别样经历

统计建模与生活趣事：多层面模型与别样经历

多层面模型报告指南

报告多层面模型并非易事，因为缺乏具体建议，且模型形式多样，难以给出标准建议。若模型从仅含固定参数逐步发展为含随机截距和随机斜率，建议报告这一过程的所有阶段，至少报告仅含固定效应的模型和最终模型。对于任何模型，都需提及随机效应。

以整容手术为例，最终模型可如此描述：手术与生活质量的关系在参与者的截距上存在显著差异，标准差（SD）为 5.48（95%置信区间：3.31，9.07），卡方值（χ²(1)）为 107.65，p < 0.0001。此外，斜率在参与者间也有差异，SD = 5.42（3.13，9.37），χ²(2) = 38.87，p < 0.0001，且斜率和截距呈显著负相关，相关系数（cor）为 -0.95（-0.99，-0.60）。

报告模型结果有两种方式：一是在文本中报告固定效应的 b 值、t 值和自由度，同时报告随机效应的参数；二是像回归分析那样制作参数表。以下是整容手术示例的报告：
- 手术前的生活质量显著预测手术后的生活质量，b = 0.31，t(262) = 5.75，p < 0.001。
- 手术本身对生活质量的预测不显著，b = -3.19，t(262) = -1.46，p = 0.15。
- 手术原因显著预测生活质量，b = -3.52，t(262) = -3.08，p < 0.01。
- 手术原因与手术的交互作用也显著预测生活质量，b = 4.22，t(262) = 2.48，p < 0.05。

通过对“身体原因”和“美观原因”分别进行多层面模型分析来分解这一交互作用。这些分析表明，仅为改变外貌而接受手术的人，手