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HLM 中R square 的计算

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楼主
发表于 2011-9-9 23:35:29 |只看该作者 |倒序浏览
       Kenny 您好,HLM 的结果中不会直接报告Rsquare 的结果,自己在网络上找好久也没有找到完整的参考资料,所以向您请教下列中介模型中各方程R square 的计算公式。
" Z  p! _5 c2 u( d: d6 x      祝教师节快乐!      God bless you!" e# k: `  K# \- ^7 U; \& f

1 M+ ^$ N. @# ?9 a7 E& S% L2 y; A! ~% X8 x
6 S( |- F& T1 q" ~- @, S1 M/ D6 k7 R2 ]  y, ~/ B
本帖最后由 zouwenchi 于 2011-9-10 09:03 编辑
7 l% k, z* }" K' \) j# e$ f/ q3 r* F) Y. J' k' h! o

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沙发
发表于 2011-9-10 16:11:47 |只看该作者
回复 1楼 zouwenchi 的帖子% x! a8 l, e$ A/ k; {- J5 H& e; C( G
zouwenchi,你这个问题非常不简单,不是三言两语可以解释的。因为HLM有两个层次的分析(within level and between level, 或是 level 1 and level 2),所以理论上来说是没有“一个” 模型R-平方的。最简单的说法也应该有两个 R-平方(而这个R-平方与一般的回归的R-平方的意义也不一定相同)。你现在更牵涉跨层次的中介,那就更复杂了。 我看在这里我只可以给你一个方向。最简单的方法是:随机回归(也就是没有predictor X)时的 tau (随机项 u 的方差,暂时叫 tau1)减掉有 predictor 时的 tau (叫 tau2),再除以 tau1。这就是有了自变量 x 和没有 x 的 “模型不能解释部分的方差” 减少了多少,也就有点像一般回归的 R-平方的概念(percentage of variance accounted for)了。
8 S/ d2 f2 S4 ^2 ]7 Z2 J9 n1 N' |+ `6 O0 k9 n
   
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发表于 2011-9-11 14:32:06 |只看该作者
好的,谢谢Kenny!
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发表于 2011-9-20 13:04:23 |只看该作者
本帖最后由 zouwenchi 于 2011-9-20 13:08 编辑 # w* `! Z; F7 \/ X% f
% q- G2 a, A# _( P/ |
Kenny 您好,还有一个问题请教:是不是大多说情况下如果随着自变量和中介变量的增加,R square 的值应该也会递增。因为发现有的研究中HLM运行后,作者汇报的R square是上述情况。但还有些研究结果是加入中介变量之后,R square值下降,但是能够获得部分中介或完全中介的结果,例如:"When supervisor feel support: Relationship with subordinates’ perceived supervisor support and performance (2006). journal of applied psychology, 91(3), 689-695. 您觉得这篇文章的R square 值在加入中介变量后出现下降的情况合理么? 通常其他研究者时候会不会质疑这样的研究结果?% G; y; p) {8 I7 ?/ g$ t* ^
May God bless you and your family! :-)
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