HLM 中R square 的计算

zouwenchi

       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。
  Y+ t5 f7 P; h* @- o      祝教师节快乐！      God bless you!
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Kenneth

回复 1楼 zouwenchi 的帖子
8 l, c$ `8 R' |1 w, R2 azouwenchi，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。
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zouwenchi

好的，谢谢Kenny!

zouwenchi

7 K$ a, j6 X$ N
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？
May God bless you and your family! :-)