讀書會：紀乃文（資料分析 與結果）

分析層次（S單一／M多層） VS 依變數（S單一／M多個）
SS： 回歸
SM： SEM
MS： HLM
MM： multi level SEM （M－plus）

資料非獨立性 （non independence)
資料應該是獨立的 （三位老師的教學表現應該獨立）
但現實中，同時有些學生同時修課要評這些老師的表現，則可能會有比較，會有時間排擠，
學生的情緒，也可能影響資料獨立性
最好就用 2階 HLM 或 M+來處理

EX由於32個主管，評估166個成員，則違反資料獨立性
受到情緒影響，也會違反獨立性
因此，採用HLM 處理

分析分多層次時
85個人，分成7個團隊
要評估每個團隊的凝聚力（組內共識），要做到資料加總，需要考慮組內共識存在與否與， 也要看 ICC1， ICC2
參考 文章 lebreton senter （2008， ORM） 很受用

moderation mediation 被干擾的仲介效果
第一階段的干擾
X－Me －Y
而 Moderation － Me

第二階段的干擾
Me & Moderation －》Y

單層次的（只有1個階段的Mo）
用 Hayes PROCESS

若同時有1 & 2 階段的 Mo）
multilevel SEM


研究結果的呈現：

相關係數矩陣 （敘述性統計）
看出相關性的顯著性
若很多項目的相關係數高，又顯著，就要考慮 CMV （共線性 r>0.6)

全距受限 range restriction
平均數不能偏高或低，最好高地都有
標準差不能偏低
（例如填答者都填 4～5分，很少人打1～2粉）

結果，如果與原先的預期不同，則要解釋抽樣，樣本的問題？
解釋原先理論／文獻 VS 我們的抽樣對象 是否有明顯差別的情況
（ex 服務業的滿意度對績效指標的影響， 理論用航空業， 我們用銀行業，跑出來結果不同， 則可以試著去討論與解釋產業別的差異）
不要立刻修改假設
也不要刻意遺忘
別人會注意挑毛病的

研究限制最好先承認說明
ex 因果方向的無法確認，為何？先說明
ex 資料收集方式可能會被挑戰的地方，要先提出來
找其他研究文獻，如果也有類似的現象，拿來說明我們沒有太差