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一种新统计方法之思路
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HLM过程，其主要思路就是一个分解方差的过程。把整个方差分成两个部分，一是第一层次的；二是第二层次的。其后的思路主要是解决第二层次的方差。在验证有些第一层次解释自变量在第二层次所有单位有显著不同时，就根据相关理论、假设及研究目的，引入一些第二层次的解释变量，来检验这些第二层次的自变量到底能否显著影响第一层次的有关自变量、其相关系数有多大。同时，根据方差成分引入前后之差别来判断引入的这些变量到底解释能力有多大。
其具体思路如下：
1、 通过零模型，首先把整个模型中关于因变量的反差分为两个部分，一是第一层次的方差；二是第二层次的方差。并根据跨级相关系数来判断各自不同层次的方差，第二层次方差所占比例（也就是跨级相关），并据此判断是否有必要进行第二层次的分析。
2、 通过设立不含第二层次自变量的随机效应模型，来判断第一层次中的各自变量在第二层次变量所有单位中是否有显著不同，判断标准是方差成分分析及它们的显著度。
3、 然后，在第二层次上，针对第二步分析中那些在第二层次所有单位有显著不同的第一层次有关变量，根据有关理论和研究假设、目的，以第一层次的截距和有关斜率为因变量，以第二层次的有关解释变量为自变量构建模型。此时，如果在第二步分析中有些第一层次的自变量在第二层次所有单位中其方差成分不显著，即第一层次的有关变量在第二层次的所有单位中没有显著性差别时，这时候就不需要对此第一层次的自变量设立第二层次的解释变量，同时，此变量的随机效应也取消，设置为固定值。也就是说，此第一层次的自变量是几乎完全是由第一层次的个体因素造成的，和第二层次的解释自变量没有关系，在第二层次的所有单位中都是一样的。
此时，需要设置那些第二层次的自变量以及设置哪些自变量跟第一层次哪些变量的斜率相关，就需要有理论的支撑和研究目的来确定。当然，也可以根据研究的需要在第一层次斜率方程中不设立随机误差效应。
4、运行程序之后，就是发现哪些第二层次自变量能显著影响第一层次的自变量。如果在上一步设置了随机效应，那么还可以发现在第二层次方程中引入自变量之后，方差变为多少。一般情况下，方差是变小了。没有引入自变量的方差减去引入自变量的方差，其值就是由这些引入的自变量解释掉的。把这个缩小的反差除去没有引入自变量时的方差，得到的百分比就是这些变量能够解释的百分比。同时，引入自变量后得到的方差，如果还显著，那么说明对这个第一层次的自变量还有没有发现的其他比较重要的影响因素。这些没有发掘的重要影响因素需要下一步去发掘。
https://blog.sciencenet.cn/blog-298032-397433.html
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其具体思路如下：
1、 通过零模型，首先把整个模型中关于因变量的反差分为两个部分，一是第一层次的方差；二是第二层次的方差。并根据跨级相关系数来判断各自不同层次的方差，第二层次方差所占比例（也就是跨级相关），并据此判断是否有必要进行第二层次的分析。
2、 通过设立不含第二层次自变量的随机效应模型，来判断第一层次中的各自变量在第二层次变量所有单位中是否有显著不同，判断标准是方差成分分析及它们的显著度。
3、 然后，在第二层次上，针对第二步分析中那些在第二层次所有单位有显著不同的第一层次有关变量，根据有关理论和研究假设、目的，以第一层次的截距和有关斜率为因变量，以第二层次的有关解释变量为自变量构建模型。此时，如果在第二步分析中有些第一层次的自变量在第二层次所有单位中其方差成分不显著，即第一层次的有关变量在第二层次的所有单位中没有显著性差别时，这时候就不需要对此第一层次的自变量设立第二层次的解释变量，同时，此变量的随机效应也取消，设置为固定值。也就是说，此第一层次的自变量是几乎完全是由第一层次的个体因素造成的，和第二层次的解释自变量没有关系，在第二层次的所有单位中都是一样的。
此时，需要设置那些第二层次的自变量以及设置哪些自变量跟第一层次哪些变量的斜率相关，就需要有理论的支撑和研究目的来确定。当然，也可以根据研究的需要在第一层次斜率方程中不设立随机误差效应。
4、运行程序之后，就是发现哪些第二层次自变量能显著影响第一层次的自变量。如果在上一步设置了随机效应，那么还可以发现在第二层次方程中引入自变量之后，方差变为多少。一般情况下，方差是变小了。没有引入自变量的方差减去引入自变量的方差，其值就是由这些引入的自变量解释掉的。把这个缩小的反差除去没有引入自变量时的方差，得到的百分比就是这些变量能够解释的百分比。同时，引入自变量后得到的方差，如果还显著，那么说明对这个第一层次的自变量还有没有发现的其他比较重要的影响因素。这些没有发掘的重要影响因素需要下一步去发掘。
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