SPSS 命令: SPSS GENLINMIXED
在浏览器中拟合广义线性混合模型
广义线性混合模型用于在主体内重复测量的二元、计数或连续结果。
免费 · 无需注册 · 文件留在本机 · 更新于 2026年10月18日
能告诉你什么
Crosstabs 在你的设备上拟合与 SPSS GENLINMIXED 对应的模型，每个主体有随机截距与斜率，采用 SPSS 使用的带惩罚拟似然线性化的限制性伪似然（REPL-PQL）。
- 哪些固定效应重要，并在残差自由度上做 F 检验。
- 固定系数及其标准误、置信区间和优势比或率比。
- 主体在基线以及对协变量的反应上相差多少（随机效应方差）。
适用场景
适合使用
- 受访者多次回答同一是/否问题，或调查轮次嵌套于样本成员。
- 按门店或受访者统计的计数，且门店或受访者被重复测量。
改用其他方法
- 需要重复测量（R 侧）协方差结构或多个随机效应块：仅支持一个主体块的 G 侧效应。
- 需要 Laplace 或自适应求积估计：本面板与 SPSS 一样使用 REPL-PQL。
在 Crosstabs 中如何操作
- 01
打开数据
在工作区打开 .sav、CSV 或 Excel 文件并切换到“统计”模式。文件只在浏览器中读取，不会上传。
- 02
选择广义线性混合模型
在“一般线性模型”组中选择“广义线性混合模型”（GENLINMIXED）。
- 03
选择分布与目标
选择“分布与连接函数”和“目标”，二元模型还需选择“事件类别”；然后选择“主体”。
- 04
添加固定与随机效应
勾选“固定因子”和“固定协变量”；在“随机效应”中保留“随机截距”，勾选“随机斜率”并设置“协方差类型”。
- 05
运行
点击“运行”，查看“固定效应”“固定系数”和“随机效应协方差”表。
输出表格说明
- 固定效应
- 每个固定项的 F 检验，使用残差自由度。
- 固定系数
- 连接尺度上的系数及其标准误、t 检验和区间；Exp(系数) 给出优势比或率比。
- 随机效应协方差
- 随机效应的方差与协方差估计，及基于 Hessian 的标准误和 Wald 区间。
前提假设与注意事项
- 与 SPSS 相同，只有 G 侧效应时，二项与泊松目标的尺度固定为 1。
- 随机效应服从正态分布，且在主体之间独立。
结果如何验证
在 Docker 中运行的 REPL-PQL 稠密矩阵 R 实现在二项 logit、probit 和泊松模型上，与固定效应及其标准误、协方差参数的差异均在 1e-5 以内；正态模型与 nlme、lme4 的 REML 一致。lme4::glmer 的 Laplace 估计仅作对比记录。 验证证据（英文）
常见问题
为什么估计值与 lme4::glmer 不同？
glmer 使用 Laplace 近似；SPSS GENLINMIXED 使用 REPL-PQL 线性化，对二元结果的方差略有收缩。Crosstabs 遵循 SPSS。
哪个类别是事件？
在“事件类别”中选择；默认对最后一个类别建模。
会应用权重吗？
不会。GENLINMIXED 使用分析（尺度）权重而非频率权重，因此不应用工作区权重。
方差成分与非结构化是什么意思？
方差成分为截距和每个斜率分别估计方差；非结构化还估计它们之间的协方差。
相关过程
用你自己的数据运行广义线性混合模型（GENLINMIXED）
打开 .sav、CSV 或 Excel 文件。所有计算都在浏览器中完成，文件不会离开你的设备。
SPSS 是 IBM Corp. 的商标。Crosstabs 与 IBM 无关联，也未获得 IBM 认可。