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层2中的变量w1,w2, 同时做自变量和调节变量,跨层调节层1中的自变量、因变量,那么交互项应该怎么进行处理,层1层2的数据量并不一样啊 组数有20组,层2数据量80,层1数据量2000,个体数2000,那么是不是先求层2每组平均值,将两层数据中心化后直接进行乘积项,再导入HLM中, 但看到有论文中提到,在进行跨层调节时,把层1中被调节的自变量也放入层2中,这应该如何做,是在导入之前就把层1层2数据合并作为层2的数据集吗? 但也看到有论文是这样做的 第一步:零模型;第二步,放入层1全部自变量,第3步在第二步基础上放入层2全部自变量,即说明已经进行了层2变量的直接效应影响和调节作用 这应该如何解释呢 是否可以直接这样做呢? 个人觉得做调节还是应该放入交互项的 请各位大神帮忙解惑 急急急急!
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