文章转自

月凝

文章作者

小罗同学

多层线性模型，其实就是回归的回归。这种统计思路在心理学统计中其实很常见，例如标准误就是标准差的标准差。多层线性回归这个统计方法算是比较常用的，如果想了解一下的话，这篇文章或许会对你有些帮助O.O

言归正传，想要进行多层线性模型的统计，首先要有“两层”数据，不然就不能算多啦。本文就以“两层”数据为例，教大家如何进行两层线性模型的统计。贴心提示：请在电脑中准备好HLM6和SPSS这两个软件哦。

在正式使用HLM6之前，先要用SPSS对我们要用的数据进行一个简单的整理。本文以研究不同班级学生的成绩、努力程度和老师的教学经验这三者的关系的二层线性模型为例子。在SPSS中的原始数据是这样的（未呈现完整的数据）：

整理完之后数据是这样的：

这里的“教学经验”和“努力程度”都取的是平均值。还要注意的是，整理后并不是把原始数据覆盖了，而是生成了一个新文档。原始数据为第一层，命名为“level1”，新文档里的数据为第二层，命名为“level2”。（可以理解成从：学生层上升到了“班级层”）

做好数据准备之后，就可以打开HLM6这个软件了，点击压缩包中的这个图标：

然后，我们需要创建一个MDM文档：

因为我们要做的是两层的线性回归，所以勾选HLM2：

然后按Browse输入level1的数据：

在第一层勾选下图这些变量即可（因为中文会乱码所以变量名都改成英文了）。用同样的方法选择第二层中的变量，全部勾选即可。这里需要注意的是，班级是连接两层数据的变量（从个人到班级就是从第一层到了第二层），所以把CLASS勾为ID。

做好后，在蓝色框中输入.mdm后缀，然后点击红色框中的保存即可。

在这个界面中点击保存，你的文档就创建好啦！

接下来只需要从左到右依次点击下图红框中的三个按钮，就可以开始进行统计分析了（点完第二个“checkstats”之后会出现一个描述统计的窗口，叉掉即可）。

三个都点完后会出现下图这个窗口：

接下来，我们就可以进入正式的统计分析啦！可喜可贺！（温馨提示：以下内容可能需要你已经对多层线性模型有一定的了解哦）

首先分析的是空模型，空模型就是只有一个孤零零的y。那么这个空模型有什么意义呢？我个人的理解是，这个模型就是单因素方差分析，去检验组间差异的。因为只有在组间差异足够大的时候，去进行多层线性回归分析才有意义，如果组间差异都不显著的话，那后面的工作其实就没什么必要去做了。回到文中的这个例子，我们先点击学生成绩（grade），再点击弹出来的Out