怎么根据HLM的分析结果画交互作用图

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Level-1 Model    CPij = β0j + β1j*(CQij) + rij
Level-2 Model    β0j = γ00 + u0j
    β1j = γ10 + γ11*(INDj) + u1j

CQ has been centered around the group mean.
Mixed Model    CPij = γ00
    + γ10*CQij + γ11*INDj*CQij  + u0j + u1j*CQij + rij
Final Results - Iteration 51Iterations stopped due to small change in likelihood function

σ2 = 0.37558

τ

INTRCPT1,β0	0.14415	-0.10747
CQ,β1	-0.10747	0.17848

τ (as correlations)

INTRCPT1,β0	1.000	-0.670
CQ,β1	-0.670	1.000

Random level-1 coefficient	Reliability estimate
INTRCPT1,β0	0.629
CQ,β1	0.352

The value of the log-likelihood function at iteration 51 = -2.467813E+002
Final estimation of fixed effects:

Fixed Effect	Coefficient	Standard error	t-ratio	Approx. d.f.	p-value
For INTRCPT1, β0
INTRCPT2, γ00	3.745728	0.067681	55.344	49	<0.001
For CQ slope, β1
INTRCPT2, γ10	-0.514342	0.562072	-0.915	48	0.365
IND, γ11	0.308760	0.154929	1.993	48	0.052

Final estimation of fixed effects
(with robust standard errors)

Fixed Effect	Coefficient	Standard error	t-ratio	Approx. d.f.	p-value
For INTRCPT1, β0
INTRCPT2, γ00	3.745728	0.067126	55.801	49	<0.001
For CQ slope, β1
INTRCPT2, γ10	-0.514342	0.524630	-0.980	48	0.332
IND, γ11	0.308760	0.141440	2.183	48	0.034

Final estimation of variance components

Random Effect	Standard Deviation	Variance Component	d.f.	χ2	p-value
INTRCPT1, u0	0.37967	0.14415	49	135.20402	<0.001
CQ slope, u1	0.42246	0.17848	48	82.25021	0.002
level-1, r	0.61284	0.37558

Statistics for current covariance components model

这个结果请问证明调节作用有效吗？怎么根据结果画交互作用图？根据这个做法：http://www.jeremydawson.co.uk/slopes.htm
应该用哪个模型呢？用标准化变量还是非标准化变量呢？怎非标的话应该怎么看变量的系数

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关键词：交互作用图 交互作用 HLM fixed effect correlations function stopped change around

与一般线性回归相同，调节效应是否存在关键看交互项系数是否显著， CPij = γ00  + γ10*CQij + γ11*INDj*CQij  + u0j + u1j*CQij + rij，所以主要应该看 γ11，从你的结果看，顶多算边缘显著。
从你给的网页来看，其可能不适用多层模型——但仅仅是作图的话，非标准化的那个表应该可以用。同时建议你亲自根据计算得到的回归方程计算点的坐标来作图。

有个excel表可以出交互图，可以在论坛里搜。应该能搜到