在蒙地卡罗模拟的研究中,多数的模拟是以低度组内相关(p≤0.25)所进行,以符合多数社会科学研究的特性。其中两个研究探讨了固定参数估计数(γ)的特性(Kim,1990;Van der Leeden &Busing;,1994),两个研究检验变异成分在不同估计方法时的特性(Bus—ing,1993:van der Leeden&Busing;,1994)。Kim所比较的各种估计方法包括OLS、GLS与EB/ML法(REML形式),结果显示在各种条件之下,估计的结果是相同的,同时研究结果也显示,若要获得不偏的估计值,不一定要用到像。EB/ML法这种复杂度高的技术,他所比较的几种方法都可以获得不偏估计数。Kreft与Leeuw(1998)重新计算Kim研究所获得的固定参数估计值的效能,来进行OLS、GLS与EB/ML三种估计法的比较。他们发现GLS与EB/ML法的γ估计值是相同的,在OLS与EB/ML法之间则有些微的差异,OLS法的结果会有较大的估计变异数。但是在大样本的情况下就不会这样,OLS与其他丽种方法在大样本时对于γ的估计并没有差别。OLS法的效能(检定力)在各种条件下都可以达到0.90的水准。若与其他方法相比有较低的效能的话,表示该方法要获得更多的观察值才能获得相同的效能水准。整个的结论大致如下:①GLS与EB/ML法具有相同的效能;②所有三种方法所得到的γ估计值都是不偏的。 van der Leeden与Busing(1994)也进行了OLS、GLS与RIGL(也就是HLM中的REML法)三种估计方法在处理跨层级估计值上的比较。研究结果就如同Kim的研究发现,这三种方法对于跨层级的γ估计值都没有差别,而且这三种估计法都可获得不偏估计值。 ……