用傳統統計分析多層次資料的限制

多層次資料問題指的是在社會科學研究中，我們經常透過問卷以班級或學校為單位進行調查，此時收集到的資料很可能存在著多個層次的結構。這意味著我們觀察到的個體或單位被分類或分群到不同的層次中。本文將簡介此用傳統統計分析多層次資料結構的問題和限制

多層次資料的存在使得傳統的統計方法無法直接應用，因為這些方法通常假設觀察到的資料是獨立的。然而，在多層次資料中，個體之間的觀測可能相互關聯，例如學生的成績可能受到所屬班級或學校的影響。

為了解決這個問題，出現了多層次模型（MLM）或階層線性模式（HLM）。這些模型能夠考慮到多層次資料的結構，並在分析中引入階層結構的效應。通過建立階層模型，我們可以進一步瞭解不同層次對於觀察結果的影響程度，並進行更準確的統計推論。

下面的圖很好展現多層次資料的問題，如果我們沒有將各群組區分出來，就將全部樣本拿去跑迴歸分析，就會發現V2和V1的是負向相關(黑線)，反之，如果我們將各個群組區分出來(A~J)，就會發現各組的V2和V1呈現正向關聯(不同顏色的線)。

在心理學研究中，我們確實意識到個體的行為不僅受到自身特質的影響，還受到周圍環境和脈絡的影響。這些脈絡特性包括文化、社會互動和他人的行為，它們都可能對個體的行為和心理過程產生重要影響。

如果研究者忽略這些脈絡特性，僅僅假設資料之間是相互獨立的，並使用傳統的統計方法進行分析，那麼就有可能產生偏差的結果。這種偏差可能導致型一誤差的產生，也就是誤判了研究結果的統計顯著性。

多層次模型（HLM）或階層線性模式（MLM）在這種情況下就非常有用了。這些模型可以考慮到個體間的相互依賴關係，並且能夠結合個體層次和群體層次的資料進行分析。透過這樣的模型，研究者可以同時考慮到個體和脈絡特性之間的關係，進一步了解個體行為的多重因素。如果對分析有興趣，可以看接下來一系列的更詳細多層次分析介紹和統計操作文章(請點我)。