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多層次分析方法 Hlm軟體應用
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多層次分析方法 Hlm軟體應用

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  • 1. 1 多層次分析方法 —HLM 軟體應用 團隊層次資料建立:  此為個人層次的 SPSS 資料檔形式,記 錄每個樣本的作答情況。  此為團隊層次的資料 檔,必須由個人層次 的資料檔整合而成。 為每個團隊樣本在產 出控制、行為控制等 變數的作答情況。  點選 資料/整合,然後將主管編後放入分段變數,將想 要整合的變數放入整合變數,並且另外儲存檔案,按 確定後即形成團隊層次的資料檔。
  • 2. 2 HLM 軟體操作方法:  首先從 File / Make new MDM file / Stat package input 開始進行 HLM 分析。  如 果 分 析 的 層 次 為 兩 層 的 話 , 則 選 擇 HLM2;如果為三層的話,則選擇 HLM3。
  • 3. 3  按 Browse 放進個人層次的 SPSS 資料檔, 並 Choose Variable 選擇進行分析的變數。  按 Browse 放進團隊層次的 SPSS 資料檔, 並 Choose Variable 選擇進行分析的變數。  由於是根據主管的編號為分層的標準,因此在 第一層 Choose Variable 時,勾選「主管編號」 為 ID。
  • 4. 4  接下來不管是自變數、應變數還是控制變 數,只要是有可能分析到的變數都勾選 in MDM。  第二層同樣在「主管編號」勾選為 ID, 其餘變數勾選 in MDM。
  • 5. 5  輸入 MDM File Name,任意輸入名稱(asd) 即可。  輸入完MDM File Name後,點選Save mdmt file,並任意輸入名稱(qwe)後存檔。
  • 6. 6  存檔完成後,點選 Make MDM,接下來 HLM 會 出現黑底視窗,自動開始進行資料讀取的程序。  當資料讀取完成後,黑底視窗會自動消失,接下來點選 Check Stats,會出現全部資料的敘述性統計分析,包含總樣 本數、團隊總數、平均數與標準差等。確認無誤後可將此 視窗關閉,並且點選 Done 進行下一步資料分析程序。
  • 7. 7  點選 Done 後會轉變為分析視窗,首先必須在 Level-1 中選擇 應變數,因此點選「銷售意圖」,並選擇為 Outcome variable。  接下來開始選擇 Level-1 的控制變數,點選變數名稱後會有 三個選項,分別為 uncentered、group centered 和 grand centered。由於成員性別、婚姻狀態、年齡等皆為單一題項, 因此不需要做中心化的動作,選擇 uncentered 即可。
  • 8. 8  下一步為選擇 Level-1 的自變數,由於學習、證明與迴避導向 和顧客新穎性並非單一題項,因此通常會進行組中心化(group centered)的動作。  由於在本研究中,目標導向(學習、證明、迴避)為自變數, 因此必須加入隨機項,只要在 u7j、u8j、u9j 點選即可。
  • 9. 9  接下來選擇 Level-2 的變數,將產出控制、行為控制、產 品創新性與團隊人數都以 uncentered 方式放入。  在β0j 放入的變數,為探討產出控制、行為控制、產品創 新性與團隊人數對銷售意圖的直接效果。而產品創新性與 團隊人數在本研究中為控制變數  在β7j、β8j、β9j 放入的變數,為分別探討產出控制、行 為控制對學習導向、證明導向、迴避導向與銷售意圖之間 的調節效果,此模式為斜率預測模式(Slope-as-Outcomes Model)。
  • 10. 10  點選 Outcome 的地方會出現基本模型設定的視窗,在 v6.06 的版本中,Output file name 的名稱預設為 c:hlm2.txt,但是 此 預 設 路 徑 將 導 致 結 果 無 法 呈 現 , 因 此 必 須 更 改 為 c:XXXhlm2.txt,XXX 必須為真實存在於 c:的資料夾。分 析的結果將會以hlm2.txt的方式儲存在c:的XXX資料夾中。  設定完成後,按下 Run Analysis,並選擇 Run the model shown 開始進行分析。
  • 11. 11  接下來會出現黑底視窗,開始進行估計疊代, 當疊代次數到了 99 次的時候,系統會詢問是 否要繼續下去,此時只要鍵入 Y(yes),然後按 Enter 鍵即可繼續。另外也可從 Other Settings 中更改疊代次數設定。  分析完成後,黑底視窗會自動消失。點選 File/View Output 可出現結果。
  • 12. 12  學習導向對銷售意圖 的直接效果。  產出、行為控制對學 習導向與銷售意圖的 調節效果。 γ70 γ71 γ72  此為零模型(Null Model),只將應變數(銷售 意圖)放入模型中,不放入其他任何變數。
  • 13. 13 σ2 ICC2 ICC1= 模式離異數(-2LL)
  • 14. 14  此為隨機係數迴歸模式(Random Coefficient Regression Model),只在 Level-1 中放入控制變 數與自變數,Level-2 不放入任何變數。
  • 15. 15  此為截距預測模式(Intercepts-as-Outcome Model),在 Level-2 中只加入產出控制、行為 控制、產品創新性與團隊人數。
  • 16. 16 組內共識程度 rwgJ 的計算: (由於無法由 HLM 軟體得到此數值,故從 SPSS 軟體來計算。)  rwgJ= ( EU= 、A=題項數、S2 =題項變異數的平均)  由於在 SPSS 的語法中無法讀取中文名稱, 因此必須先將要計算的變數名稱改為英文, 產出控制(OC)與行為控制(BC)。另外也必須 將「主管編號」更改為「id」。  開啟 SPSS 語法視窗後,將 rwgJ 的語法貼上,在分段變 數(BREAK)的地方改為 id, 並且在紅色方格內做修改。  【將這些語法刪除】
  • 17. 17
  • 18. 18  修改完成後,將所有的語 法反白,按滑鼠右鍵選擇 「執行目前的」,就會跳 出 SPSS 視窗如下,顯示 各團隊的 rwgJ。
  • 19. 19  rwg 所代表的意義為團 隊內成員回答單一題 項的共識程度。但本研 究分別各用 5 題(A=5 或 J=5 )來衡量產出或 行為控制,因此必須以 rwgJ 為參考標準。

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