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本帖最后由 Kenneth 于 2012-4-18 16:05 编辑
8 \0 [$ |5 M; ]$ b, \2 ~malose 发表于 2012-4-18 14:46 ![]()
$ x% r2 b$ n/ z, ~: I v不好意思,可能我表达不清楚。容我再论述一遍。
6 V& Q9 e& i$ X( X6 a! [
+ ^7 ~; ^. r8 n假设现有的模型有两个层次,层次一的变量用1表示,层次二 ...
$ W& X a M( B% A在层次一的参数估计(假设你用SEM)是会受着层次二的变量影响的。不然你根本不需要做HLM。! Q4 O8 Y+ F0 P+ N K
反过来说亦然。简单来说 SEM 中的参数估计,理论上是受着 HLM 的参数估计影响的。同样的, HLM 中的参数估计,理论上也是受着 SEM 的参数估计影响的。/ A) I% ~' S, L7 t
你建议的做法是估计层次一时,不考虑层次二的变量的影响。估计出来的参数就有所偏差了。这就等于做 中介调节时可不可以先做 中介分析(不考虑调节),然后做调节(不考虑中介)。然后把结果和起来一样。如何可以的话,就不要这个复杂的 调节中介 运算方法了。) @0 e* T' g& F5 g6 {3 W' P* H( h
但是目前没有 SEM+HLM 方法,我不知道如何解决你的问题。对不起。 |
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