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文档简介

多层次理论模型的建立及研究方法 演讲者 钱宇老师 任利成 2020 3 5 1 引言多层次理论的建立 模型的分类多层次分析的构年与单位层次构年的数据聚合HLM的简介结语 多层次理论模型的建立及研究方法 2020 3 5 2 本章的目的是说明多层次理论的建立与统计方法上的一些重要元素 将从简要浏览多层次的研究开始 在进入单位层次构年与聚合议题的介绍 接着使用一个真实的样本数据来介绍多层线性模型的分析流程 引言 2020 3 5 3 2 1多层次理论建立的问题如何确定因变量如何连接不同层次间的现象如何确定构年分析层次如何建立假设 二 多层次理论的建立 模型的分类 2020 3 5 4 跨层次直接作用模型跨层次调节模型跨层次青蛙池塘模型一致的多层次模型 2 1多层次模型的分类 2020 3 5 5 3 1多层次分析包括两个方面个体层次 主要是指个体的人格 认知 情感与行为 单位层次 主要是指组织气候 组织文化 与团队绩效 三 多层次分析的构年 2020 3 5 6 共享单位特性直接一致构年转移参考点共识构年总体单位特性形态单位特性 3 2单位层次的类型 2020 3 5 7 组内一致度组内相关 1 或ICC 1 组内相关 2 ICC 2 3 3聚合统计验证方法 2020 3 5 8 4 1HLM的优点能够明确分析嵌套性质的数据能够改善个人层次效果的估计能够使用广义的最小二乘法提供了稳健的标准估计数提供了方差协方差成分的有效估计数 四 HLM的简介 2020 3 5 9 零模型检验假设1的主效果检验假设2的主效果检验假设3或调节效果 4 1HLM的分析程序 2020 3 5 10 针对level 1的预测因子三个中心处理方法原始尺度总平均数中心化组内平均数中心化针对level 2的预测因子三个中心处理方法原始尺度总平均数中心化 4 1HLM的中心问题 2020 3 5 11 虽然HLM在多层次的数据上 已相当普及且有许多优点 但如同其他方法一样 也有局限性 特别是在一个假设不能满足或多个未能满足时 则估计会出现很多问题 但不管如何 它为数据分析提供了很好的工具 当然在分析数数据中 我们应该采用合适
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