方 杰 温忠麟 吴 艳

    (1广东财经大学人文与传播学院,广州 510320)

    (2华南师范大学心理学院/心理应用研究中心,广州 510631)

    (3广东外语外贸大学应用心理学系,广州 510420)

    1 前言

    在心理、教育和管理等社科研究中,经常遇到多层(嵌套)数据的调节效应,称为多层调节(multilevel moderation)效应。例如,团队认同在教师人格与教师职业倦怠关系中起调节作用(王昊,周奕欣,王可欣,周明洁,2015),数据是教师嵌套于学校的两层结构,只有团队认同是在学校层面的测量,属于 2×(1→1)调节(这三个数字依次代表调节变量、自变量和因变量的层次,数字 2表示层次2,数字1表示层次1,以下类同)。又如,组织文化强度在组织创新文化与个体创新行为之间起调节作用(陈卫旗,2013),数据是员工嵌套于公司的两层结构,只有个体创新行为是在个体层面的测量,属于2×(2→1)调节。再如,领导?成员交换在任务绩效风险考量与管理者授权行为之间起调节作用(杨英,龙立荣,周立芳,2010),数据是员工嵌套于公司的两层结构,只有任务绩效风险考量是在公司层面的测量,属于 1×(2→1)调节。还有,与同事人际关系在员工工作满意度与平行建言之间起调节作用(段锦云,施嘉逸,凌斌,2017),所有变量都是在员工个体层面测量,属于1×(1→1)调节。

    研究者常用多层线性模型(multilevel model,MLM)进行多层调节效应分析(方杰,邱皓政,张敏强,方路,2013),但多层线性模型将所有变量都设定为显变量并假设所有变量的测量不存在测量误差,因此难免会造成参数估计的偏差(方杰,邱皓政,张敏强,2011;方杰,温忠麟,张敏强,任皓,2014)。多层结构方程模型(Multilevel Structural Equation Model,MSEM)可以设置潜变量,有效控制误差,是比较好的方法。本文讨论如何利用MSEM 进行多层调节效应分析。以较为常用的2×(1→1)调节效应为例,在介绍多层线性模型的调节效应建模方法后,讨论了多层结构方程模型如何进行调节效应分析;接着,总结出一套多层调节SEM分析流程;然后,用一个例子说明如何用Mplus程序进行多层调节SEM分析;随后评述了多层调节效应分析方法在国内心理学的应用现状,最后对相关问题进行了讨论和拓展。

    2 基于多层线性模型的调节效应分析

    其实,2×(1→1)多层调节效应模型就是一般的多层线性模型,包含下面方程： ......