如何用HLM和bootstrap做有中介的调节检验？

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自变量是团队层面的，其他变量均为个体层面，调节变量在前段调节1、如何用HLM检验mediated moderation？
2、数据跨层时如何用Bootstrap检验mediated moderation?

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关键词：Bootstrap Bootstra 有中介的调节 boots Trap 如何 中介

我也想知道

楼主，你是怎么解决的啊

楼主，你是怎么解决的啊

沫淅 发表于 2015-6-2 12:58
自变量是团队层面的，其他变量均为个体层面，调节变量在前段调节1、如何用HLM检验mediated moderation？
2 ...

我也想知道呀

请问有人知道HLM软件可以做多层中介吗？可以用什么检验方法呢?

1. 使用HLM进行中介调节检验：
   首先，你需要建立两个层次的模型：团队层次和个体层次。在团队层次上，你可以设定自变量对调解变量的影响（团队效应），而在个体层次上，设定自变量、调解变量和因变量的关系。具体步骤如下：
   a. 建立模型1（中介模型）：团队层面上，预测调解变量；个体层面上，用自变量和调解变量预测因变量。
   b. 建立模型2（调节模型）：团队层面上，预测调解变量；个体层面上，用自变量、调解变量和调节变量交互项预测因变量。
   c. 比较两个模型的解释力（如AIC或BIC），如果模型2的性能更好，说明存在调节效应。

2. 使用Bootstrap进行跨层次检验中介调节：
   跨层次数据需要考虑多层次结构。在bootstrap过程中，你需要按照团队为单位进行抽样，确保每个样本包含所有与该团队相关的个体数据。
   a. 选择合适的bootstrap样本大小（例如5000次）和抽样方法（有放回或无放回）。
   b. 对每个bootstrap样本，重复步骤1中的模型建立和比较过程。
   c. 计算中介效应的bootstrap分布，如百分位数、置信区间等。
   d. 如果零假设（即没有中介效应）位于bootstrap估计的95%置信区间的外部，可以拒绝零假设，说明存在显著的中介调节效应。

请注意，使用HLM和Bootstrap进行这些分析时，可能需要借助统计软件如R（例如，使用lme4或multilevel packages）以及相关的bootstrapping包。确保你对这些工具熟悉并正确地应用它们。

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