HLM中介调节重要课件

HLM多层线性模型：原理及应用HLM多层线性模型：SouthChinaUniversityofTechnology一、认识多层线性模型在社会科学研究进行取样时，样本往往来自于不同的层级和单位，由此得到的数据伴随着许多跨级（多层）。多层线性模型又叫做“多层分析（multilevelanalysis）”或者是“分层线性模型（hierarchicalmodeling）”最大的意义是解决了随机误差的独立性问题。在社会科学中，多层线性结构具有普遍性，如以下三种情况：内涵丰富操作简单有待规范方杰等：《我国近十年来心理学研究中HLM方法的应用述评》，心理科学，2013，36（5）：1194-1200SouthChinaUniversityofTech一、认识多层线性模型学校班级学生SouthChinaUniversityofTechnology被试所在组间差异被试的个体差异不同时间点的观测数据见孙旭等：《坏心情与工作行为》心理学报，2014，Vol.46，No.11,1704-1718见马军等：《成就目标导向、团队绩效控制对员工创造力的跨层次影响》，心理学报，2015，Vol.47，No.1,79-92一、认识多层线性模型学校班级学生SouthChinaUn二、多层线性模型—调节在18个团队中抽取了302名员工，那么很有可能的情况就是某些团队员工的创新行为水平普遍高，而这就有可能是因为这个团队心理安全感比较高，影响到了组织支持感对创新行为的作用过程。SouthChinaUniversityofTechnology组织支持感创新行为团队心理安全感LEVEL2LEVEL1H1：aH2：bH3：c假设1：层次一的自变量对因变量产生直接效果假设2：层次二的调节变量对因变量产生直接效果假设3：层次二的调节变量在自变量对因变量的关系中起到调节作用验证条件：1，因变量的组间与组内变异成分必须存在2，层次一的截距必须存在变异3，层次一的斜率必须存在变异4，层次一的截距的变异成分可由层次二的变量所解释5，层次一的斜率的变异成分可由层次二的变量所解释说明：首先，需要单因素方差分析比较团队之间的高层次变量（如团队心理安全感）是否存在显著差异（没差异就瞎了）。如果团队层面量表是由团队内的个体填写的，则需要计算Rwg、ICC1、ICC2值。Rwgj=J[1-(S2xj)/σ2eu]/J[1-(S2xj)/(σ2eu)]+(S2xj)/(σ2eu)Rwgj是指在J个平行的问项上所有回答者的组内一致性，S2xj指在J个问项上所观察到的方差的平均数，σ2eu是指假设所有回答者只存在随机误差下所期望的方差。Rwgj大于0.7说明资料适合整合处理。所有团队逐个计算。二、多层线性模型—调节在18个团队中抽取了302名员工，那么（1）虚无模型Level1：Yij=β0j+rij

其中Var（rij）=σ2Level2：β0j=r00+Uoj其中Var（U0j）=τ00（2）随即参数回归模型Level1：Yij=βoj+β1j（组织支持感）+rijLevel2：βoj=γ00+U0jβ1j=γ10+U1j（3）截距预测模型Level1：Yij=βoj+β1j（组织支持感）+rijLevel2：βoj=γ00+γ01（团队心理安全感）+Uojβ1j=γ10+U1j（4）斜率预测模型（完整模型）Level1：Yij=βoj+β1j（组织支持感）+rijLevel2：βoj=γ00+γ01（团队心理安全感）+Uojβ1j=γ10+γ11（团队心理安全感）+U1j二、多层线性模型—调节SouthChinaUniversityofTechnologyICC1=τ00/（τ00+σ2）说明因变量的变异中有大比例是由于组间差异造成的，表示组内个体间的相依程度（余下比例来自于个体层面的差异）。大于0.12。ICC2=k(ICC1)/1+(k-1)ICC1大于0.7K是群体数量。这三项指标满足要求后说明该构念的数据可以由个体层面的数据通过聚合来获得。

γ10

代表层次一的自变量X与因变量关系Y的估计参数，如果回归系数达到显著水平，说明其与因变量Y之间有显著关系（a）。结合本例，说明组织支持感对创新行为有显著影响。接下来计算组内方差σ2相较于空模型σ2的变化情况（即R2level-1），说明这些个体因素进入了方程后，解释了由个体因素所造成的多大比例因变量的变异（如该值为0.21，说明创新行为的组内方差有21%可被组织支持感所解释）。观察回归系数是否显著和方差成分值的变化（R2level-2）。γ01显著说明M对Y确实存在直接影响（b）。R2level-2如果等于0.1，说明有10%的Y组间方差可被M所解释。（组内方差和组间方差的值比空模型有所减少，就要报道变化比例，说明该变量可以解释多少的组内/组间变异）γ11

显著说明调节效应c成立。R2level-2交互作用效果也要关注，若其等于0.24，说明引入团队心理安全感可减少第二层斜率项24%的变异程度。观察τ10方差成分的值，如果达到显著说明X对Y的影响在各群组间存在显著的变异，因此需要进行调节效果的检验。（1）虚无模型二、多层线性模型—调节SouthChina二、多层线性模型—调节SouthChinaUniversityofTechnology二、多层线性模型—调节SouthChinaUnivers二、多层线性模型—调节SouthChinaUniversityofTechnology需要注意：1，ID编码从01—99，从001—999，中间不可遗漏。2，第一层和第二层的数据存放为两个文件。二、多层线性模型—调节SouthChinaUnivers二、多层线性模型—调节LEVEL1LEVEL2SouthChinaUniversityofTechnology二、多层线性模型—调节LEVEL1SouthChina二、多层线性模型—调节虚无模型ICC1=？ICC2=？SouthChinaUniversityofTechnology回归系数与标准误方差成分和卡方检验离异数二、多层线性模型—调节虚无模型SouthChinaUni二、多层线性模型—调节随机模型SouthChinaUniversityofTechnology回归系数与标准误方差成分和卡方检验离异数二、多层线性模型—调节随机模型SouthChinaUni二、多层线性模型—调节截距模型SouthChinaUniversityofTechnology回归系数与标准误方差成分和卡方检验离异数二、多层线性模型—调节截距模型SouthChinaUni二、多层线性模型—调节斜率模型SouthChinaUniversityofTechnology回归系数与标准误方差成分和卡方检验离异数二、多层线性模型—调节斜率模型SouthChinaUni二、多层线性模型—调节随即参数回归模型关注的结果：固定效应估计采取带有稳健性标准误差（withrobuststandarderrors）的方法。层一的变量需进行总平均中心化处理groupcentered，可提高截距的解释力。层二的部分选择variableuncentered，可避免多重共线性。SouthChinaUniversityofTechnologyii=11/22/33二、多层线性模型—调节随即参数回归模型关注的结果：South二、多层线性模型—调节SouthChinaUniversityofTechnology固定模式虚无模型随机模型截距模型斜率模型回归系数标准误回归系数标准误回归系数标准误回归系数标准误截距项γ003.54***0.073.54***0.071.10***0.521.110.67LEVEL-1预测因子组织支持γ100.23*0.100.25*0.100.071.02LEVEL-2预测因子团队心理安全感γ010.65***0.140.64**0.18跨层次交互作用组织支持×安全感γ110.050.27随机效应方差成分χ2检验方差成分χ2检验方差成分χ2检验方差成分χ2检验第二层τ00第二层τ11第一层σ20.080.2476.86***0.080.2286.5***0.030.090.2249.64***41.98***0.030.100.2249.57***41.52***R2level-10.08R2level-20.63R2level-2交互作用项-0.11离异数（-2LL）460.09439.96426.40424.89说明组间方差是显著的。其中由于组别差异所造成的变异程度为0.08，占总体变异数的ICC1%，余下的变异来自于员工个体层面的差异。离异数降低说明模型适配度提高σ2较零模型减少8%，说明有8%的创新行为组内方差可被组织支持感解释。说明组织支持感对创新行为有正向影响（a）说明不同组间确实存在不同的截距，组织层面的心理安全感对员工创新行为的影响可能存在说明有63%的创新行为组间方差可以被团队心理安全感所解释表明团队心理安全感对创新行为有正向影响（b），随后的检验必须控制其直接影响随机效应显著，表明组织支持感对创新行为的影响在各群组间存在显著的变异，因此需要进行调节效果的检验表明引入团队心理安全感反而增加了第二层斜率项11%的变异程度——正常应当减少跨层次交互作用未达到显著，说明调节效应未成立（c）二、多层线性模型—调节SouthChinaUnivers三、多层线性模型—中介221在18个团队中抽取了302名个体，那么很有可能的情况就是某些团队个体的创新行为水平普遍较高，而这就有可能是因为这个团队承诺型HRM水平比较高，并通过影响团队心理安全感影响到个体创新行为。SouthChinaUniversityofTechnology承诺型HRM创新行为团队心理安全感LEVEL2LEVEL1H1：aH2：bH3：c三、多层线性模型—中介221在18个团队中抽取了302名个体（1）虚无模型Level1：Yij=β0j+rij

其中Var（rij）=σ2Level2：β0j=r00+Uoj其中Var（Uij）=τ00（2）第二步Level1：Yij=βoj+rijLevel2：βoj=γ00+r01c（承诺型HRM）+U0j（3）第三步Level2：Mj=γ00+r01a（承诺型HRM）+Uoj（4）第四步Level1：Yij=βoj+rijLevel2：βoj=γ00+r01c’（承诺型HRM）+r02b（团队心理安全感）+Uoj三、多层线性模型—中介221SouthChinaUniversityofTechnology关注ICC1ICC2符合要求可进入下一步表示X对Y的直接效应c，达到T检验显著水平方可进行下一步表示X对M的直接效应a，达到显著水平方可进行下一步表示中介变量M对因变量Y的效应b表示在中介变量M存在的情况下，自变量X对因变量Y的效应c’当r01c、r01a、

r02b的值t检验都达到显著水平时，就一定有中介效应存在。如果r01c’估计值达到显著水平，但r01c’<r01c，说明是部分中介；如果r01c’估计值没有达到显著水平，说明是完全中介。中介效应的大小用ab（即r01a×

r02b）或c-c’（即r01c’-r01c）来衡量；中介效应量用ab/ab+c’的比值来衡量。（1）虚无模型三、多层线性模型—中介221SouthChi四、多层线性模型—中介211在18个团队中抽取了302名个体，那么很有可能的情况就是某些团队个体的创新行为水平普遍较高，而这就有可能是因为这个团队承诺型HRM水平比较高，并通过影响个体组织支持感影响到个体创新行为。SouthChinaUniversityofTechnology承诺型HRM创新行为组织支持感LEVEL2LEVEL1H1：aH2：bH3：c四、多层线性模型—中介211在18个团队中抽取了302名个体（1）虚无模型Level1：Yij=β0j+rij

其中Var（rij）=σ2Level2：β0j=r00+Uoj其中Var（U0j）=τ00

Level1：Mij=β0j+rij

其中Var（rij）=σ2Level2：β0j=r00+Uoj其中Var（U0j）=τ00（2）第二步Level1：Yij=βoj+rijLevel2：βoj=γ00+r01c（承诺型HRM）+U0j（3）第三步

Level1：Mij=β0j+rij

Level2：β0j=γ00+r01a（承诺型HRM）+Uoj（4）