关系(a)。结合本例,说明组织支持感对创新行为有显著影响。接下来计算组内方差σ2相较于空模型σ2的变化情况(即R2level-1),说明这些个体因素进入了方程后,解释了由个体因素所造成的多大比例因变量的变异(如该值为0.21,说明创新行为的组内方差有21%可被组织支持感所解释)。Р观察回归系数是否显著和方差成分值的变化( R2level-2)。γ01显著说明M对Y确实存在直接影响(b)。R2level-2如果等于0.1,说明有10%的Y组间方差可被M所解释。(组内方差和组间方差的值比空模型有所减少,就要报道变化比例,说明该变量可以解释多少的组内/组间变异)Рγ11 显著说明调节效应c成立。 R2level-2交互作用效果也要关注,若其等于0.24,说明引入团队心理安全感可减少第二层斜率项24%的变异程度。Р观察τ10方差成分的值,如果达到显著说明X对Y的影响在各群组间存在显著的变异,因此需要进行调节效果的检验。Р二、多层线性模型—调节РSouth China University of TechnologyР二、多层线性模型—调节РSouth China University of TechnologyР需要注意:?1,ID编码从01—99,从001—999,中间不可遗漏。?2,第一层和第二层的数据存放为两个文件。Р二、多层线性模型—调节РLEVEL 1Р LEVEL 2РSouth China University of TechnologyР二、多层线性模型—调节Р虚无模型РICC1=??ICC2=?РSouth China University of TechnologyР回归系数与标准误Р方差成分和卡方检验Р离异数Р二、多层线性模型—调节Р随机模型РSouth China University of TechnologyР回归系数与标准误Р方差成分和卡方检验Р离异数
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