どうも。清水です。
今回の対社心研を執筆したことで、混合モデルや反復測定の分散分析について勉強になった。書いてよかった。
さて、SPSSでもHLMができそうということ。しかし、「本当のところ」は統計屋さんに聞かないとなんともいえません。SASのMixedでやったのと結果が一致したので多分大丈夫だと思うけど。
まず、普通のSPSSではできなくて、混合モデル（複合モデルと表記されることもある）が入っている必要がある。ADVANCEDか何かに入ってるんだと思う。これがないと始まらない。
興味ある人は続きを読んでください。なお、ある程度HLMについて知識がある人向けなので、その辺はご了承を。また時間あるときにHLMについても書きます。
まず、混合モデル→線形とすすむ。
次に被験者のところにグループや被験者を識別するカテゴリー変数を投入する。もし複数の集団からデータを取ったクラスターデータならグループを識別する変数を入れよう。このとき、グループ内の人数が一致してなくても良い。そして「続行」。
次に、従属変数を投入。1変数しか選べない。これはSASも同じ。
そして、独立変数がカテゴリー変数の場合、「因子」に変数を投入。連続変数の場合、「共変量」に投入。
続いて、「固定」をクリックして、「モデル」にレベル1、レベル2関係なく組み込みたい変数そして交互作用を投入する。レベル1とレベル2の変数の交互作用を投入した場合、レベル1の変数の傾きの分散をレベル2の変数で説明する、というかたちになる（HLMでは）。
なお、レベル1の変数は前もって、グループセンタリングしておく必要がある。センタリングをするには資料にある「HAD4」を使うのがオススメ。すぐできます。
そして「モデルに定数項を含む」をチェックして「続行」。
続いて、「変量」をクリックして、レベル1の変数のみを指定。そして共分散タイプを「非構成」にする。もし、変量効果の共分散行列に構造を仮定するならば、別のやつでもかまわない。よくわからないなら非構成で。ここでも、「モデルに定数項を含む」をチェック。
そして、被験者のグループ化のところで、グループを識別するカテゴリー変数を「組み合わせ」に投入する。
また、レベル3までモデルを組みたいときは「次へ」をチェックして別の変量効果を指定してやる。その後「続行」。
続いて、「統計」をクリックして、「パラメータ推定値」、「共分散パラメータの検定」、「変量効果の共分散」にチェックする。そして「続行」
これらをすべて指定したら、「OK」を押して走らせる。
出力の「固定効果」の「固定効果の推定」を見れば、推定された係数とその有意性検定の結果が得られる。
「共分散パラメータ」の「共分散パラメータの推定」を見れば、レベル1の変量効果（つまり切片と傾きの分散）のパラメータ推定値と検定結果が、「変量効果共分散行列」を見れば切片と傾きの共分散行列を得ることができる。
以上がSPSSでHLMをやる方法だ。なお、SPSSの自由度近似計算はSASのsatterthwaiteとよく似ているのだが、違ったりして。自信ないから小さめの声で。SPSSでは自由度近似の方法を選べないのは欠点の一つ。