進行多層次建模最小可行的樣本數建議：貝氏模擬取向

Sample Size Requirements of Using Multilevel Models: Bayesian Simulation Study

曾明基(Ming-Chi Tseng)

《教育研究與發展期刊》 13卷4期 (2017/12) Pp. 1-26

https://doi.org/10.3966/181665042017121304001

摘要

本研究經由模擬研究的方式同時比較貝氏方法和ML估計法在多層次模型以及成長模型建構時，最小可行的分析樣本單位數，並同時考慮存在隨機遺漏下，在多層次模型以及成長模型建構所需的樣本數調整。研究發現，使用貝氏方法進行多層次模型以及成長模型建構，所需的樣本數較小且可以獲得穩定的參數覆蓋率以及統計考驗力，值得加以推廣。

關鍵字

貝氏方法 ； 多層次模型 ； 成長模型

並列摘要

This paper shows practical guidelines of sample size requirements when results are analyzed by multilevel models. The study found that when Bayesian method is used for multilevel model, stable parameters and power are attained through fewer samples.

並列關鍵字

Bayesian method ； multilevel model ； growth model

參考文獻

Hox, J. J. (2010). Multilevel analysis: Techniques and applications (2nd ed.). New York, NY: Routledge.

Gelman A. (2006) Prior distributions for variance parameters in hierarchical models. Bayesian Analysis, 1, 515-533.

Heck, R. H., & Thomas, S. L. (2009). An introduction to multilevel modeling techniques (2nd ed.). New York, NY: Routledge.

巫博瀚（2012）。成長曲線模式之樣本單位數決定研究：蒙地卡羅模擬（未出版之博士論文）。國立成功大學教育研究所，臺南市。

邱皓政（2017）。多層次模式與縱貫資料分析：Mplus 8 解析應用。臺北市: 五南。