MLM

Multilevel Regression · 관측변수 다층 회귀

ClassMap Research Lab
⚙ 설정
📄 Syntax
📁 BASIC
⚠ .inp과 .dat을 같은 폴더에
📊 VARIABLES
🎯 모형 선택 (복수 선택 → 각각 탭 생성)
Null (ICC)
기본 회귀
Random Intercept
Random Slope
Cross-level
다층 매개
📋 변수 수준 분류
Within(학생), Between(학급), 미선택=양쪽 배치
🎯 센터링
없음 (Raw)
Grand-mean
Group-mean
센터링 없이 원점수를 사용합니다.
🏗 WITHIN (Level 1) MODEL
🏫 BETWEEN (Level 2) MODEL
Within DV의 랜덤 절편이 Between DV가 됩니다
🔀 Cross-Level Interaction
L2 변수가 L1 기울기(random slope)를 조절
🔗 다층 매개효과
Within (1-1-1)
Between (2-2-2)
Cross (2-1-1)
간접효과 X→M→Y · MODEL CONSTRAINT 자동 생성
랜덤효과
Random Intercepts
DV 절편의 집단 간 변량
Random Slopes
경로계수의 집단 간 변량 · L2 최소 20개 권장
Slope-Intercept 공분산 (WITH)
Random Slope 활성 시에만 적용
📤 OUTPUT
STANDARDIZED
CINTERVAL
SAMPSTAT
RESIDUAL
TECH1
모수 명세
TECH8
수렴 모니터링
🎲 BAYESIAN