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方差分割系数-统计

方差分割系数（variance partition coefficient），指用于衡量多层次模型或聚类数据中，某一层次的方差占总方差的比例，反映该层次对总体变异的贡献程度。

定义

组内相关系数-统计

组内相关系数（intraclass correlation coefficient, ICC），指在一组观察值中，两两之间间的相关系数。等于组间方差与总方差(组间方差与组内方差之和)之比。

定义

多群组-统计

多群组（multiple membership），指多层级数据结构的资料中，低层级单位同时归属于同一高层级的多个单位的现象。

定义

水平n 变异-统计

水平n 变异（level n variation），指多层级数据结构的资料中，第n 个层级单位所呈现的变异。

定义

设计矩阵-统计

设计矩阵（design matrix），指描述各个结局变量与解释变量所对应所有可能效应的矩阵。其中的元素取值为0 或1 的指示变量，1 表示所描述的效应存在，0 表示所描述的效应不存在。

定义

交叉分类-统计

交叉分类（cross classification），指将数据按照两个或多个因素进行同时分类或划分的方法。

定义

组群-统计

组群（cluster），指在研究暴露因素与某结局的关系时，处于暴露状态及未处于暴露状态这两个不同水平下的被研究对象按一定依据形成的若干组、群或队列。

定义

随机效应-统计

随机效应（random effect），指处理水平是从所有可能水平中随机抽取出来的因素所对应的效应，用于了解该因素不同水平的总体变异情况。

定义

固定效应-统计

固定效应（fixed effect），指处理水平是经过人为有目的地选择、或可以人工控制、可以重复的因素所对应的效应，用于估计这些水平的效应或它们之间的差异。

定义

多水平数据-统计

多水平数据（multilevel data），指反应变量的分布在个体间不具备独立性、存在地理距离内或特定空间/时间范围内聚集性的数据。

定义

多水平模型-统计

多水平模型（multilevel statistical model），又称“混合效应模型（mixed effect model）”、“混合模型”，指一组处理允许同一层级内部的观测数据间存在相关关系的多层数据的统计模型。

定义

修正指数-统计

修正指数（modification index, MI），指当单个固定参数或约束参数被释放为自由参数时，反映新拟合的模型所引起的卡方值减小的量。

定义

模型修正-统计

模型修正（model modification），指通过适当地改变模型中某些变量之间的关系，从而使得模型拟合效果更好。如改变测量模型和结构参数，设定某些误差项相关，或者限制某些结构参数。

定义

节俭拟合指数-统计

节俭拟合指数（parsimony fit index, PFI），指一种在评估模型拟合优度时同时考虑模型参数的数量的拟合指数。指在两个或多个模型在数据拟合度上相似或相同的情况下，参数数量较少的模型被认为更优。

定义

期望交叉验证指数-统计

期望交叉验证指数（expected cross validation index, ECVI），指评估模型在交叉验证情境下的预期性能，度量了由样本得到的拟合协方差矩阵和其他具有相同样本数的样本得到的预期协方差矩阵的差异。度量了由样本得到的拟合协方差矩阵和其他具有相同样本数的样本得到的预期协方差矩阵的差异，可以取任意值，取值越小表示模型 ...

定义

一致性赤池信息准则-统计

一致性赤池信息准则（consistent Akaike information criterion, CAIC），指赤池信息准则的一种修正形式，考虑了样本量大小对模型选择的影响。

定义

信息准则拟合指数-统计

信息准则拟合指数（information criteria fit index），又称“信息标准指数(information criteria index)”，指用于比较同一数据集上的两个或多个模型拟合优度的统计指标。包括赤池信息准则、一致性赤池信息准则和期望交叉验证指数。

定义

增值拟合指数-统计

增值拟合指数（incremental fit index, IFI），指一个反映假设模型相对于基准模型（一般是零模型）的改善程度的拟合度指标，通过比较两个模型的卡方值和自由度差异来评估，但不对样本量进行调整。

定义

不规范拟合指数-统计

不规范拟合指数（non-normed fit index,NNFI），指在规范拟合指数的基础上校正了自由度对其影响，从而避免模型复杂度影响的指数。

定义

规范拟合指数-统计

规范拟合指数（normed fit index, NFI），指相对于基准模型的卡方值降低的比例指数。取值在 0 到 1 之间，越接近 1 表明模型拟合程度越好。

定义

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