用SPSS進行HLM第五章:步驟策略和解釋變異量測量
本文章將介紹實務中進行HLM會需要注意的事項，包含樣本量要求、基本假設、計算解釋變異量和HLM建構策略。再見了~所有HLM(好啦我是學福音戰士劇場版台詞)。
HLM樣本需求
層次1樣本數量:設計效果(design effect)從公式得知因為ICC將平均組內樣本數所能提供的效果被打折扣，這折扣是因為樣本有相關性造成。設計效果(design effect)在大於2時就可以考慮使用HLM(Maas & Hox, 2005)。
設計效果(design effect) = (平均組內樣本數 -1) *ICC 層次2樣本數量: HLM對各個層次都要求一定的樣本量(Castro, 2002)。模擬結果表明，若層次二樣本數量較小（即 50 個或更少的樣本）會導致層次二標準誤的估計有偏差(Maas & Hox, 2005)。
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將大量知識精緻化成一篇篇淺顯易懂的白話文，文章內容以圖像式和步驟化方式，教您如何在各種統計軟體中(例如:SPSS、R和Mplus)，執行多種統計方法。看完專題後，您能學會如何進行統計分析，並解讀報表結果。此外，我還會分享一些學術和科技新知，幫助您在學術之路上走得更順利。
