Mplus快速入門與精通多層模型分析Mplus快速入門與精通多層模型分析1多層分析概述多層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的普遍性（1）教育研究領(lǐng)域嵌套結(jié)構(gòu)明顯。學(xué)生代表了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的第一層，而班級或?qū)W校代表的是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的第二層；如果數(shù)據(jù)是學(xué)生鑲嵌于班級，而班級又是鑲嵌于學(xué)校，那么就是三層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)的線性模型，例如方差分析和回歸分析，只能對涉及一層數(shù)據(jù)的問題進行分析。而在教育研究中，更為重要的和令人感興趣的正是關(guān)于學(xué)生層的變量與班級或?qū)W校層變量之間的交互作用。多層分析概述多層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的普遍性2多層分析概述（2）組織心理學(xué)研究領(lǐng)域研究者的興趣常常在于組織與鑲嵌于不同組織的雇員之間的關(guān)系。雇員層上的變量結(jié)果中的差異，或者變量之間關(guān)系的差異，可以解釋為組織層上預(yù)測變量的函數(shù)。（3）縱向研究、重復(fù)研究在發(fā)展心理學(xué)中，研究者可以在一段時間內(nèi)對兒童進行多次觀察，那么不同時間的觀測數(shù)據(jù)形成了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的第一層，而兒童之間的個體差異則形成了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的第二層。這樣，就可以探索個體在其發(fā)展趨勢或發(fā)展曲線上的差異。多層分析概述（2）組織心理學(xué)研究領(lǐng)域3多層分析概述多水平模型數(shù)據(jù)形式以某邊疆地區(qū)教育發(fā)展水平調(diào)查為例，調(diào)查以全省范圍內(nèi)各中學(xué)學(xué)生為對象，研究當(dāng)?shù)兀h區(qū)）經(jīng)濟發(fā)展水平（GDP）、民族比例、學(xué)校所在地（城市or農(nóng)村）、是否寄宿、學(xué)生性別、家庭經(jīng)濟條件等因素對學(xué)生成績的影響。（1）將不同層次數(shù)據(jù)分為多個文件從所選擇的影響因素來看，可以分成三類：個體層面的影響因素：性別、家庭經(jīng)濟條件學(xué)校層面的影響因素：學(xué)校所在地、是否寄宿縣區(qū)層面的影響因素：GDP、民族比例多層分析概述多水平模型數(shù)據(jù)形式4多層分析概述多水平模型數(shù)據(jù)形式以某邊疆地區(qū)教育發(fā)展水平調(diào)查為例，調(diào)查以全省范圍內(nèi)各中學(xué)少數(shù)民族學(xué)生為對象，研究當(dāng)?shù)兀h區(qū)）經(jīng)濟發(fā)展水平（GDP）、漢族比例、學(xué)校所在地（城市or農(nóng)村）、是否寄宿、學(xué)生性別、家庭經(jīng)濟條件等因素對少數(shù)民族學(xué)生漢語成績的影響。（1）將不同層次數(shù)據(jù)分為多個文件從所選擇的影響因素來看，可以分成三類：個體層面的影響因素：性別、家庭經(jīng)濟條件學(xué)校層面的影響因素：學(xué)校所在地、是否寄宿縣區(qū)層面的影響因素：GDP、漢族比例多層分析概述多水平模型數(shù)據(jù)形式5多層分析概述Level1Level2Level3多層分析概述Level1Level2Level36多層分析概述（2）將不同層次數(shù)據(jù)合并在一個文件內(nèi)

多層分析概述（2）將不同層次數(shù)據(jù)合并在一個文件內(nèi)7多層分析概述傳統(tǒng)分析方法不足：（1）忽略群組差異，只分析個體層面的數(shù)據(jù)例：一個假設(shè)學(xué)校的成績與社會經(jīng)濟狀態(tài)之間關(guān)系的散點圖多層分析概述傳統(tǒng)分析方法不足：8多層分析概述傳統(tǒng)分析方法不足：（1）忽略群組差異，只分析個體層面的數(shù)據(jù)例：兩個假設(shè)學(xué)校的成績與社會經(jīng)濟狀態(tài)之間關(guān)系的散點圖不同學(xué)校擬合曲線存在差異多層分析概述傳統(tǒng)分析方法不足：不同學(xué)校擬合曲線存在差異9多層分析概述傳統(tǒng)分析方法不足：（2）將個體結(jié)果變量“聚集”成為群組的結(jié)果變量，僅在群組水平上進行分析多層分析概述傳統(tǒng)分析方法不足：10多層分析：方差的分解學(xué)生成績的差異Var(Y)班級內(nèi)差異學(xué)校內(nèi)差異（班級間差異）學(xué)校間差異WithinBetween多層分析：方差的分解學(xué)生成績的差異班級內(nèi)差異學(xué)校內(nèi)差異學(xué)校間11兩層模型：固定效應(yīng)

EX5.1Mplus分層數(shù)據(jù)的格式兩層模型：固定效應(yīng)

EX5.112兩層模型：隨機效應(yīng)

EX5.2與HLM比有區(qū)別嗎？兩層模型：隨機效應(yīng)

EX5.2與HLM比有區(qū)別嗎？13兩層模型：固定效應(yīng)+潛變量到Y(jié)1-Y4的截距隨機、斜率固定截距由第二層（Between）決定

EX5.3MODEL: %WITHIN% fwBYy1-y4; fwONx1x2; %BETWEEN% fbBYy1-y4; y1-y4@0; fbONw;使用隨機效應(yīng)模型？哪些效應(yīng)變?yōu)殡S機？兩層模型：固定效應(yīng)+潛變量到Y(jié)1-Y4的截距隨機、斜率固定E14兩層模型：隨機效應(yīng)+潛變量腦補Between部分的圖在Ex5.3的基礎(chǔ)上，修改形成Ex5.4

兩層模型：隨機效應(yīng)+潛變量腦補Between部分的圖15三層隨機效應(yīng)模型

EX5.5如何區(qū)分第3層的聚類？三層隨機效應(yīng)模型

EX5.516多層的中介模型模型記號X變量位于M變量位于Y變量位于2-2-2水平2水平2水平22-2-1水平2水平2水平12-1-2水平2水平1水平22-1-1水平2水平1水平11-2-2水平1水平2水平21-2-1水平1水平2水平11-1-2水平1水平1水平21-1-1水平1水平1水平1以兩水平中介模型為例，根據(jù)X、Y和M所在的層級不同，理論上說可能的中介模型有八種類型：多層的中介模型模型記號X變量位于M變量位于Y變量位于2-2-17多層的中介模型：1-1-1模型1-1-1對應(yīng)的固定中介效應(yīng)模型方程：水平1：水平2：

水平1：水平2：

水平1：水平2：

多層的中介模型：1-1-1模型1-1-1對應(yīng)的固定中介效應(yīng)模18多層的中介模型：1-1-1模型1-1-1對應(yīng)的隨機中介效應(yīng)模型方程：水平1：水平2：

水平1：水平2：

水平1：水平2：

中介效應(yīng)均值中介效應(yīng)方差多層的中介模型：1-1-1模型1-1-1對應(yīng)的隨機中介效應(yīng)模19多層的中介模型：2-2-1模型例：企業(yè)管理者的道德式領(lǐng)導(dǎo)在管理者核心自我評價與員工組織公民行為關(guān)系中起中介作用。數(shù)據(jù)是員工嵌套于公司的兩層結(jié)構(gòu)，

管理者的道德式領(lǐng)導(dǎo)和核心自我評價兩個變量都是在公司層面的測量多層的中介模型：2-2-1模型例：企業(yè)管理者的道德式領(lǐng)導(dǎo)在管20多層的中介模型：2-2-1模型2-2-1對應(yīng)的固定中介效應(yīng)模型方程：水平1：水平2：

水平2：

水平1：水平2：

2-2-1對應(yīng)的隨機中介效應(yīng)模型方程？多層的中介模型：2-2-1模型2-2-1對應(yīng)的固定中介效應(yīng)模21多層的中介模型：2-1-1模型2-1-1對應(yīng)的固定中介效應(yīng)模型方程：水平1：水平2：

水平1：水平2：

水平1：水平2：

多層的中介模型：2-1-1模型2-1-1對應(yīng)的固定中介效應(yīng)模22多層中介效應(yīng)檢驗：2-1-1模型舉例VARIABLE:NAMESAREgroupfpsycapfocbLpsycap；

！員工心理資本(fpsycap)，員工組織公民行為(focb)

BETWEENISLpsycap；

！層2變量是領(lǐng)導(dǎo)心理資本(Lpsycap)

CLUSTERISgroup；

！組變量是group

ANALYSIS:TYPEISTWOLEVELRANDOM；！模型為兩層模型

MODEL:

%WITHIN%

！層1模型設(shè)定如下

focbONfpsycap(b)；

！focb對fpsycap的回歸

%BETWEEN%

！層2模型設(shè)定如下

fpsycapONLpsycap(a)；

！fpsycap對Lpsycap的回歸，得到回歸系數(shù)a

focbONfpsycap(b)；

！focb對fpsycap的回歸，

得到回歸系數(shù)b

focbONLpsycap；

！focb對Lpsycap的回歸

MODELCONSTRAINT:

！中介效應(yīng)計算部分

NEW(indb)；

！中介效應(yīng)命名為indb

indb=a*b；

！計算中介效應(yīng)大小

OUTPUT:TECH1TECH8CINTERVAL；

！輸出結(jié)果

EX5.6多層中介效應(yīng)檢驗：2-1-1模型舉例VARIABLE:NA23多層的中介模型：2-1-1模型2-1-1對應(yīng)的隨機中介效應(yīng)模型方程：水平1：水平2：

水平1：水平2：

水平1：水平2：

2-1-1固定中介效應(yīng)模型方程：水平1：水平2：

水平1：水平2：

水平1：水平2：

EX5.7多層的中介模型：2-1-1模型2-1-1對應(yīng)的隨機中介效應(yīng)模24Mplus快速入門與精通多層模型分析Mplus快速入門與精通多層模型分析25多層分析概述多層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的普遍性（1）教育研究領(lǐng)域嵌套結(jié)構(gòu)明顯。學(xué)生代表了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的第一層，而班級或?qū)W校代表的是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的第二層；如果數(shù)據(jù)是學(xué)生鑲嵌于班級，而班級又是鑲嵌于學(xué)校，那么就是三層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)的線性模型，例如方差分析和回歸分析，只能對涉及一層數(shù)據(jù)的問題進行分析。而在教育研究中，更為重要的和令人感興趣的正是關(guān)于學(xué)生層的變量與班級或?qū)W校層變量之間的交互作用。多層分析概述多層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的普遍性26多層分析概述（2）組織心理學(xué)研究領(lǐng)域研究者的興趣常常在于組織與鑲嵌于不同組織的雇員之間的關(guān)系。雇員層上的變量結(jié)果中的差異，或者變量之間關(guān)系的差異，可以解釋為組織層上預(yù)測變量的函數(shù)。（3）縱向研究、重復(fù)研究在發(fā)展心理學(xué)中，研究者可以在一段時間內(nèi)對兒童進行多次觀察，那么不同時間的觀測數(shù)據(jù)形成了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的第一層，而兒童之間的個體差異則形成了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的第二層。這樣，就可以探索個體在其發(fā)展趨勢或發(fā)展曲線上的差異。多層分析概述（2）組織心理學(xué)研究領(lǐng)域27多層分析概述多水平模型數(shù)據(jù)形式以某邊疆地區(qū)教育發(fā)展水平調(diào)查為例，調(diào)查以全省范圍內(nèi)各中學(xué)學(xué)生為對象，研究當(dāng)?shù)兀h區(qū)）經(jīng)濟發(fā)展水平（GDP）、民族比例、學(xué)校所在地（城市or農(nóng)村）、是否寄宿、學(xué)生性別、家庭經(jīng)濟條件等因素對學(xué)生成績的影響。（1）將不同層次數(shù)據(jù)分為多個文件從所選擇的影響因素來看，可以分成三類：個體層面的影響因素：性別、家庭經(jīng)濟條件學(xué)校層面的影響因素：學(xué)校所在地、是否寄宿縣區(qū)層面的影響因素：GDP、民族比例多層分析概述多水平模型數(shù)據(jù)形式28多層分析概述多水平模型數(shù)據(jù)形式以某邊疆地區(qū)教育發(fā)展水平調(diào)查為例，調(diào)查以全省范圍內(nèi)各中學(xué)少數(shù)民族學(xué)生為對象，研究當(dāng)?shù)兀h區(qū)）經(jīng)濟發(fā)展水平（GDP）、漢族比例、學(xué)校所在地（城市or農(nóng)村）、是否寄宿、學(xué)生性別、家庭經(jīng)濟條件等因素對少數(shù)民族學(xué)生漢語成績的影響。（1）將不同層次數(shù)據(jù)分為多個文件從所選擇的影響因素來看，可以分成三類：個體層面的影響因素：性別、家庭經(jīng)濟條件學(xué)校層面的影響因素：學(xué)校所在地、是否寄宿縣區(qū)層面的影響因素：GDP、漢族比例多層分析概述多水平模型數(shù)據(jù)形式29多層分析概述Level1Level2Level3多層分析概述Level1Level2Level330多層分析概述（2）將不同層次數(shù)據(jù)合并在一個文件內(nèi)

多層分析概述（2）將不同層次數(shù)據(jù)合并在一個文件內(nèi)31多層分析概述傳統(tǒng)分析方法不足：（1）忽略群組差異，只分析個體層面的數(shù)據(jù)例：一個假設(shè)學(xué)校的成績與社會經(jīng)濟狀態(tài)之間關(guān)系的散點圖多層分析概述傳統(tǒng)分析方法不足：32多層分析概述傳統(tǒng)分析方法不足：（1）忽略群組差異，只分析個體層面的數(shù)據(jù)例：兩個假設(shè)學(xué)校的成績與社會經(jīng)濟狀態(tài)之間關(guān)系的散點圖不同學(xué)校擬合曲線存在差異多層分析概述傳統(tǒng)分析方法不足：不同學(xué)校擬合曲線存在差異33多層分析概述傳統(tǒng)分析方法不足：（2）將個體結(jié)果變量“聚集”成為群組的結(jié)果變量，僅在群組水平上進行分析多層分析概述傳統(tǒng)分析方法不足：34多層分析：方差的分解學(xué)生成績的差異Var(Y)班級內(nèi)差異學(xué)校內(nèi)差異（班級間差異）學(xué)校間差異WithinBetween多層分析：方差的分解學(xué)生成績的差異班級內(nèi)差異學(xué)校內(nèi)差異學(xué)校間35兩層模型：固定效應(yīng)

EX5.1Mplus分層數(shù)據(jù)的格式兩層模型：固定效應(yīng)

EX5.136兩層模型：隨機效應(yīng)

EX5.2與HLM比有區(qū)別嗎？兩層模型：隨機效應(yīng)

EX5.2與HLM比有區(qū)別嗎？37兩層模型：固定效應(yīng)+潛變量到Y(jié)1-Y4的截距隨機、斜率固定截距由第二層（Between）決定

EX5.3MODEL: %WITHIN% fwBYy1-y4; fwONx1x2; %BETWEEN% fbBYy1-y4; y1-y4@0; fbONw;使用隨機效應(yīng)模型？哪些效應(yīng)變?yōu)殡S機？兩層模型：固定效應(yīng)+潛變量到Y(jié)1-Y4的截距隨機、斜率固定E38兩層模型：隨機效應(yīng)+潛變量腦補Between部分的圖在Ex5.3的基礎(chǔ)上，修改形成Ex5.4

兩層模型：隨機效應(yīng)+潛變量腦補Between部分的圖39三層隨機效應(yīng)模型

EX5.5如何區(qū)分第3層的聚類？三層隨機效應(yīng)模型

EX5.540多層的中介模型模型記號X變量位于M變量位于Y變量位于2-2-2水平2水平2水平22-2-1水平2水平2水平12-1-2水平2水平1水平22-1-1水平2水平1水平11-2-2水平1水平2水平21-2-1水平1水平2水平11-1-2水平1水平1水平21-1-1水平1水平1水平1以兩水平中介模型為例，根據(jù)X、Y和M所在的層級不同，理論上說可能的中介模型有八種類型：多層的中介模型模型記號X變量位于M變量位于Y變量位于2-2-41多層的中介模型：1-1-1模型1-1-1對應(yīng)的固定中介效應(yīng)模型方程：水平1：水平2：

水平1：水平2：

水平1：水平2：

多層的中介模型：1-1-1模型1-1-1對應(yīng)的固定中介效應(yīng)模42多層的中介模型：1-1-1模型1-1-1對應(yīng)的隨機中介效應(yīng)模型方程：水平1：水平2：

水平1：水平2：

水平1：水平2：

中介效應(yīng)均值中介效應(yīng)方差多層的中介模型：1-1-1模型1-1-1對應(yīng)的隨機中介效應(yīng)模43多層的中介模型：2-2-1模型例：企業(yè)管理者的道德式領(lǐng)導(dǎo)在管理者核心自我評價與員工組織公民行為關(guān)系中起中介作用。數(shù)據(jù)是員工嵌套于公司的兩層結(jié)構(gòu)，

管理者的道德式領(lǐng)導(dǎo)和核心自我評價兩個變量都是在公司層面的測量多層的中介模型：2-2-1模型例：企業(yè)管理者的道德式領(lǐng)導(dǎo)在管44多層的中介模型：2-2-1模型2-2-1對應(yīng)的固定中介效應(yīng)模型方程：水平1：水平2：

水平2：

水平1：水平2：

2-2-1對應(yīng)的隨機中介效應(yīng)模型方程？多層的中介模型：2-2-1模型2-2-1對應(yīng)的固定中介效應(yīng)模45多層的中介模型：2-1-1模型2-1-1對應(yīng)的固定中介效應(yīng)模型方程：水平1：水平2：

水平1：水平2：

水平1：水平2：

多層的中介模型：2-1-1模型2-1-1對應(yīng)的固定中介效應(yīng)模46多層中介效應(yīng)檢驗：2-1-1模型舉例VARIABLE:NAMESAREgroupfpsycapfocbLpsycap；

！員工心理資本(fpsycap)，員工組織公民行為(focb)

BETWEENISLpsycap；

！層2變量是領(lǐng)導(dǎo)心理資本(Lpsycap)

CLUSTERISgroup；

！組變量是group

ANALYSIS:TYPEISTWOLEVELRANDOM；！模型為兩層模型

MODEL:

%WITHIN%

！層1模型設(shè)定如下

focbONfpsycap(b)；

！focb對fpsycap的回歸

%BETWEEN%

！層