在Mplus中若要分析多層次(multi-level)的模型結構,至少須包含兩(含)以上的模型架構,如下如所示,其中較高層級的稱之為level 2(簡稱為L2),較低層級的稱之為level 1(簡稱L1)。
在撰寫Mplus時,需要確認探討的變項坐落在哪一個層級,落在較高層級(L2)需要先寫「%between%」,並在此語法的下方寫上欲探討變項的關係;落在較低層級(L1)需要先寫「%within%」,並在此語法的下方寫上欲探討變項的關係。
【範例】
例如探討班級教師教學風格(L2)和學生學習動機(L1)是否能顯著影響提升學生的學習表現(L1)。
Title: between and within
Data: file = example2.dat;
Variable:
names = GROUP ID X1 X2 Y;
Usevariables = X1 X2 Y;
Cluster = GROUP;
WITHIN = X1;
Analysis:
Type = twolevel;
MODEL:
%WITHIN%
Y ON X1;
%BETWEEN%
Y ON X2;
Output: sampstat stdyx;
【分析結果】
從下圖可知這個研究共有75個研究資料,2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0.106。
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 =0.019, 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 =1.546, p > .05)。
其他詳細Mplus分析語法請見永析官網的永析官網的統計實務【Mplus】