做HLM一些注意点.ppt

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1、2020/10/19,做HLM的一些注意点,贾良定,2020/10/19,2,HLM中选项,HLM other setting 选: Controlling estimation Full maximum likelihood,2020/10/19,3,注意,Restricted maximum likelihood方法只评价random的方差好坏,所以会出错。对deviance产生影响 Sig R2是level 1的R2. Level 2的R2在variance components中。 Deviance是HLM变化的最好报告值。 报告所有的variance相加之和,报告它的变化情况而不报告

2、各自变化情况。 为什么要看final estimation of fixed effects (with robust standard errors)。主要是数据分布很难达到正态分布。Robust estimation放松了此假设。如果确信数据正态分布,看上面的表也可以。,2020/10/19,4,注意,一般只报告shapiro-wilk值做正态分布检验 有人说sobel test只适合single level的检验。 Monte carlo method适合单、跨层次的mediation检验。有样本自助法和参数自助法bootstrapping两种方法 Proclin方法做mediation

3、 testing,2020/10/19,5,Incremental model,在第1层次用grand mean centering。 Level 1 variance = between + within + random Level 2 variance = between + random 在level 1用grand mean centering时,level 1上保留了between和within的方差,又减少了random variance.,X 2,X 1,Y1,Level 2,Level 1,2020/10/19,6,Mediational model,若X1存在,则grand

4、 mean centering 若X1不存在,仅做X2 M1,则grand mean centering 或 group mean centering,效果一样。 若X1, X2 Y1, 则必须用grand mean centering。,X 2,X 1,Y1,Level 2,Level 1,M 1,2020/10/19,7,Moderational model,此时,level 1 必须用group mean centering. 因为level 1上有三部分的方差,between + within + random。此时group mean centering就把level 1的方差干净为

5、within + random,所以level 2的X2是对within variance的调节。 若在 level 1上用grand mean centering, 由level 1上还存在between + within + random三部分方差。此时X2的调节作用分不清是对between的影响,还是within的影响。,X 2,X 1,Y1,Level 2,Level 1,2020/10/19,8,Separate model,用group mean centering, 与incremental model相同。,SPSS data preparation,Data Clean 注意

6、:有的变量名太长,另存为.sd7 version时候,进入HLM不能进入mdm之中。 所以,变量名不能多于8个字符。 不同层次的ID: 变成numeric 从小到大排序,2020/10/19,9,2020/10/19,10,用HLM分析高级SPSS版本数据,先将SPSS数据另存为sas v7-8, .sd7 (short-term) Make new MDM file stata package input 在Input File Type中选Anything else (stat/transfer),2020/10/19,11,2020/10/19,12,2020/10/19,13,输完第一

7、层次的数据后,missing data Yes; running analysis 每个层次的数据选择完成后,给mdm一个文件名,并给保存的路径 Make mdm Check Stats:认真研究一下这个TXT文件的statistics,问为什么不同层次的样本是这么多?回去再看看数据。 都完成了, Done:出现下面的页面,2020/10/19,14,2020/10/19,15,这个页面叫:null model,2020/10/19,16,Null model: Step 1 in Table 1 of Aguinis et al. (2013, JoM), or Table 2 of Cha

8、ng et al. (2014, JAP),只有dependent variable,没有任何predictors; 这个模型是看每个层次能够解释因变量的方差比重。 Run Analysis - run 于是出现一个DOS运行页面,然后自动消失,2020/10/19,17,2020/10/19,18,Results,Final estimation of fixed effects (with robust standard errors) - Standard Approx. Fixed Effect Coefficient Error T-ratio d.f. P-value - For

9、INTRCPT1, P0 For INTRCPT2, B00 INTRCPT3, G000 4.101265 0.064731 63.359 25 0.000 - Final estimation of level-1 and level-2 variance components: - Random Effect Standard Variance df Chi-square P-value Deviation Component - INTRCPT1, R0 0.34884 0.12169 23 165.51585 0.000 level-1, E 0.33156 0.10993 - Fi

10、nal estimation of level-3 variance components: - Random Effect Standard Variance df Chi-square P-value Deviation Component - INTRCPT1/INTRCPT2, U00 0.17353 0.03011 24 34.32270 0.079 - Statistics for current covariance components model - Deviance = 285.220776 Number of estimated parameters = 4,2020/1

11、0/19,19,有三个层次的variance, we can calculate the DVs variance proportion that each level can explain. DV total variance = 0.10993 (L1) + 0.12169 (L2) + 0.03011 (L3) = 0.26173 % L1 = 0.10993 / 0.26173 = 42% % L2 = 0.12169 / 0.26173 = 46% % L3 = 0.03011 / 0.26173 = 12%,2020/10/19,20,Control model: Step 2

12、in Table 2 of Chang et al. (2014, JAP),2020/10/19,21,Random intercept and fixed slope model: Step 2 in Table 1 of Aguinis et al. (2013, JoM), or Step 3 in Table 2 of Chang et al. (2014, JAP),2020/10/19,22,Random intercept and Random slope model: Step 3 in Table 1 of Aguinis et al. (2013, JoM), or St

13、ep 4 in Table 2 of Chang et al. (2014, JAP),2020/10/19,23,Slope (L2) variance Intercept-slope (L2) covariance 上面两个值都可以在Results 中的Tau(beta)矩阵中有。 注意:variance is not negative; co-variance may be negative or positive or zero.,2020/10/19,24,Cross-Level Interaction: Random intercept and random slope, Step

14、 4 in Table 1 of Aguinis et al. (2013, JoM), or Step 5 or 6 in Table 2 of Chang et al. (2014, JAP),2020/10/19,25,2020/10/19,26,如果需要画图和计算线的slope and their significance,需要在HLM的other setting中的output setting中选择输出Variance-covariance matrix。 去 www.quantpsy.org:去计算slope and their significance http:/www.jeremydawson.co.uk/slopes.htm: 去画图,2020/10/19,27,

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