第一部分　原理 1　导言 分层数据结构：一个常见现象 分层数据分析中持续的两难问题 分层模型统计理论的发展简史 分层线性模型的早期应用 个体效应的改进估计 对层次之间效应的建模 分解方差协方差成分 本书第1版问世以来的新发展 结果变量范围的扩展 与交互分类数据结构的结合 多元模型 潜在变量模型 贝叶斯推断 本书的框架结构 2　分层线性模型的原理 初步知识 对某一学校的社会经济状况与成绩关系的研究 对两个学校的社会经济状况与成绩关系的研究 对J个学校的社会经济状况与成绩关系的研究 一般模型及其简单子模型带随机效应的单因素方差分析 将平均数作为结果的回归模型 带随机效应的单因素协方差分析 随机系数回归模型 将截距和斜率作为结果的回归模型 非随机变化斜率模型 本节提要 基本分层线性模型的推广 多元X和多元W 对层-1和层-2上的误差结构的推广 超出基本的两层分层线性模型的扩展 选择X和W的定位（对中） X变量的定位 W变量的定位 本章术语及注释的概括 简单的两层模型 注释与术语概括 一些定义 子模型的类型 3　分层线性模型估计及假设检验的原理 估计理论 固定效应的估计 随机层-1系数的估计 方差协方差成分的估计 假设检验 固定效应的假设检验 随机层-1系数的假设检验 方差协方差成分的假设检验 本章术语概要 4 示例 介绍 单因素方差分析 模型 结果 以均值作为结果的回归 模型 结果 随机系数模型 模型 结果 以截距和斜率作为结果的模型 模型 结果 估计一个特定单位的层-1系数 最小二乘法 无条件收缩 条件收缩 区间估计的比较 需要注意的问题 本章术语概要 第二部分　基本应用 5 组织研究中的应用 6 个体变化研究中的应用 7　HLM在元分析和其他层-1方差已知情况下的运用 8　三层模型 9　评价分层模型的恰当性 第三部分 高级应用 10 分层一般化线性模型 11　潜在变量的分层模型 12　交互分类的随机效应模型 13　分层模型的贝叶斯推断 第四部分 估计理论 14　估计理论 文献索引 关键词索引