16.接下來介紹「概化線性」的操作方式,點選分析→混合模式→概化線性。

17.先設定「資料結構」。

18.L3IDL2ID丟入「受試者」。

 

1.jpg

 

19.先到「欄位及效果」的「目標」中進行設定。

20.選擇「使用自訂目標」。

21.在目標中選擇「學習成績」。

 

2.jpg

 

22.接著到「欄位及效果」的「隨機效果」中進行設定。

23.預設已經包含第三層截距項的隨機效果u00

24.點選「新增區塊」。

 

3.jpg

 

25.在「受試者組合」內選擇「L3ID*L2ID」,代表對於第二層隨機效果進行設定。

26.勾選「包含截距」,代表開放第二層截距的隨機效果r0

27.若第二層需要開放其它隨機效果,可到「效果建置器」設定

28.按下繼續後,「隨機效應」區塊則包含了「L3ID」與「L3ID*L2ID」。

 

4.jpg

 

29.雖然在本篇文章用不到,但還是介紹一下「建置選項」。

30.可在「排序順序」中,設定類別變項的參考組,遞增是以最大值作為參考組。

31.在概化線性裡,提供「Robust」選項,可以修正參數估計的標準誤。

 

5.jpg

 

32.此部分為用HLM軟體的分析報表,第一層的隨機效果項e的變異數=0.84648,第二層的隨機效果項r0的變異數=0.67601,第三層的隨機效果項u00的變異數=0.03199

33.上方標題為「殘差效果」,表示此部分為第一層的隨機效果項,隨機效果項e的變異數=0.846,和HLM的估計結果相同。

34.上方標題為「隨機效應區塊二」,下方註解為「主旨規格L3ID」,表示此部分為第三層的隨機效果項,隨機效果項r0的變異數=0.676,和HLM的估計結果相同。

35.上方標題為「隨機效應區塊一」,下方註解為「主旨規格L3ID*L2ID」,表示此部分為第二層的隨機效果項,隨機效果項u00的變異數=0.034,和HLM的估計0.032有些許落差,不過推斷兩個軟體的結果應該是吻合的。

 

6.jpg

arrow
arrow
    全站熱搜

    晨晰部落格新站 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣()