多水平模型在项目结果评价中的应用
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1． 前言 | 第6-10页 |
| 1．1 研究背景 | 第6-8页 |
| 1．2 研究目的及意义 | 第8页 |
| 1．3 研究内容及思路 | 第8-10页 |
| 2． 资料来源和质量控制 | 第10-13页 |
| 2．1 资料来源 | 第10-11页 |
| 2．1．l 项目基本情况 | 第10-11页 |
| 2．1．2 资料情况 | 第11页 |
| 2．2 资料的质量控制 | 第11-13页 |
| 2．2．1 项目设计阶段 | 第11-12页 |
| 2．2．2 项目执行阶段 | 第12页 |
| 2．2．3 项目整理阶段 | 第12-13页 |
| 3． 资料的预处理及简单描述 | 第13-19页 |
| 3．1 资料的预处理 | 第13-14页 |
| 3．1．1 数据库合并 | 第13页 |
| 3．1．2 定义缺考 | 第13-14页 |
| 3．1．3 定量变量数据中心化 | 第14页 |
| 3．2 基本情况描述 | 第14-19页 |
| 3．2．1 随访情况 | 第14-16页 |
| 3．2．2 缺考情况 | 第16-19页 |
| 4． 项目结果初步评价 | 第19-26页 |
| 4．1 学生原始成绩 | 第19-22页 |
| 4．2 学生标准化成绩 | 第22-25页 |
| 4．3 小结 | 第25-26页 |
| 5． 一般线性多水平模型 | 第26-53页 |
| 5．1 模型简介 | 第26-29页 |
| 5．1．1 方差成分模型 | 第26-27页 |
| 5．1．2 随机系数模型 | 第27-29页 |
| 5．2 基本两水平模型 | 第29-31页 |
| 5．3 引入多个解释变量的多水平模型 | 第31-36页 |
| 5．3．1 方差成分模型 | 第31-34页 |
| 5．3．2 随机系数模型 | 第34-36页 |
| 5．4 组合效应 | 第36-38页 |
| 5．5 筛选变量 | 第38-41页 |
| 5．6 残差分析 | 第41-50页 |
| 5．6．1 模型假设的检验 | 第42-44页 |
| 5．6．2 加值分析 | 第44-50页 |
| 5．7 小结 | 第50-53页 |
| 6． 多元多水平模型 | 第53-65页 |
| 6．1 模型简介 | 第53-56页 |
| 6．2 多元多水平模型 | 第56-58页 |
| 6．3 加值分析 | 第58-63页 |
| 6．4 小结 | 第63-65页 |
| 7． 讨论与总结 | 第65-69页 |
| 7．1 主要研究结果 | 第65页 |
| 7．2 对项目的建议 | 第65-66页 |
| 7．3 多水平模型的应用体会 | 第66-68页 |
| 7．4 本研究特色 | 第68页 |
| 7．5 进一步研究的建议 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 项目评价的研究发展(文献综述) | 第74-94页 |
| 1． 项目及项目评价的发展 | 第74-75页 |
| 2． 项目评价的相关概念 | 第75-80页 |
| 2．1 项目的概念及其分类 | 第75-76页 |
| 2．2 项目评价的概念、目的及其分类 | 第76-80页 |
| 3． 应用于项目评价的统计方法 | 第80-94页 |
| 3．1 层次分析法 | 第80-81页 |
| 3．2 模糊综合评价法 | 第81-82页 |
| 3．3 遥近理想解排序法(TOPSIS法) | 第82-83页 |
| 3．4 属性综合评价系统 | 第83-84页 |
| 3．5 人工神经网络 | 第84-85页 |
| 3．6 数据包络分析 | 第85-86页 |
| 3．7 多水平模型 | 第86-94页 |
| 综述参考文献 | 第94-99页 |
| 附录1 | 第99-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
