Mplus會將測量變項分數至level 1和level 2,如果在語法設定時,沒有指定測量變項屬於哪一個層次的變項,則可以在分析時探討變項在level 1和level 2不同層次的關係。

【例題】

探討班級教師教學風格是否能顯著影響提升學生的學習表現。此時若不將教師教學風格和學習表現未指定為L2或L1。

從推導公式即可發現這個方法與一般線性迴歸分析的差異。

【分析結果】

Mplus分析結果的開頭會先出現當初撰寫的語法內容。

接著,Mplus會提供原始資料(raw data)的結構。

從下圖可知這個研究共有75個研究資料,1個自變數,1個依變數。

總計有15個團隊資料,平均每個團隊共有5位成員,組內相關係數(intraclass correlation coefficient, ICC 1)為0.019。

再來,Mplus會提供自變數和依變數的基本資料,如平均數、共變數和相關係數,如下圖所示。

最後,下圖可見Within層次中,教學風格對學習表現未具有顯著的影響(β =0.171, p > .05),另在Between層次中,教學風格也對學習表現未具有顯著的影響(β =0.084, p > .05)。