多層次模型方法論：階層線性模式的關鍵議題與試解

Methodology of Multilevel Modeling: The Key Issues and Their Solutions of Hierarchical Linear Modeling

溫福星(Fur-Hsing Wen) ； 邱皓政(Haw-Jeng Chiou)

《臺大管理論叢》 19卷2期 (2009/06) Pp. 263-293

https://doi.org/10.6226/NTURM2009.19.2.263

摘要

組織與管理研究的資料多涉及階層特性，因此多層次模式是當代組織與管理領域的重要研究典範之一，而階層線性模式則是多層次研究主要分析技術。本文針對階層線性模式在多層次研究上有關於技術、測量與方法論所遭遇的問題，進行文獻整理並討論其實務意涵，並依據使用時機、抽樣議題、資料彙總、分析方法、與模式評估與估算等五方面整理出十二項重要議題與解決之道，包括：組內相關係數的意義與判斷準則、多層次研究各層的樣本數問題、變數聚合成組織層次問題、中心化的意義、固定效果與隨機效果的設定、估計法的選擇、適配度的比較、解釋變異量的計算、多元共線性的分析、強韌性標準誤、第一層誤差項變異數與實證貝氏估計值的運用。文中除了進行原理討論之外，並試圖就實務應用的解決方法提出說明。

關鍵字

階層線性模式 ； 多層次模式 ； 組內相關係數

並列摘要

Multilevel study is one of the important contemporary research paradigms in organizational and management field, due to the fact that the data collected in organizational and management research frequently involve nested structure. Hierarchical linear modeling is the most frequently used technique for analyzing multilevel data. In this paper, the twelve key issues in multilevel research and/or using HLM software were reviewed, and provided their exact meanings and feasible solutions. The 12 key issues included intraclass correlation coefficient, sample sizes, formation of organizational constructs, centering problems, fixed effect and random effect, estimation methods, goodness of fit index, explained variation, multicollinearity, robust standard error, level one variance equation, and empirical Bayes estimates. In addition to the discussions on principles of the issues, implications and solutions to research practices were illustrated in the present paper.

並列關鍵字

hierarchical linear modeling ； multilevel modeling ； intraclass correlation coefficient

參考文獻

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Multilevel analysis/hierarchical linear modeling