【摘 要】
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在公共卫生与预防医学领域中,层次结构的数据、非独立数据或相关数据及其引起的聚集效应相当常见。现有处理数据间层次结构或相关性的统计分析方法中,发展最成熟的是多水平模
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在公共卫生与预防医学领域中,层次结构的数据、非独立数据或相关数据及其引起的聚集效应相当常见。现有处理数据间层次结构或相关性的统计分析方法中,发展最成熟的是多水平模型
In the area of public health and preventive medicine, hierarchical data, non-independent data or related data, and the aggregating effects they cause, are quite common. Of the statistical analysis methods currently available that deal with the hierarchy or relevance of data, the most developed is the multi-level model
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