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Thisquestionconcernsthetechniquestodealwithnesteddata.Thefirstpoint
askswhyOLSregressionisproblematicinanalyzingmultiple-leveldata.Thesecond
pointasksustolisttwowaysinhandlingmultiple-leveldata.Thethirdpointrefersto
theapplicationofoneoftheprocedure(e.g.HLM)inrealworldresearch.Thelast
pointconcernshowtoassessmodelfitandnumbersofvariables.
Inansweringthisquestion,IwillfirstoutlinetheassumptionsofOLSregression
andexplainthereasonswhytheseassumptionsareviolatedbymultiple-leveldata,
takingdisaggregationasanexample.Second,Iwilldemonstratetwostatistical
techniquestohandlenesteddata:HLMandWABA,alongwiththeirappropriate
conditionsandlimitations.Third,IwillfocusonHLM,andusethepaperofBommer
andDierdorff(2007)regardingtheOCB-performancerelationstoillustratethestep-
by-stepanalyticstrategyofHLM.In,Iwilldemonstratehowtoassess
goodnessofmodelfitandnumbersofvariables.Morespecifically,inOLSregression,
22
R,ΔRandFtestarenecessary.Formulti-levelsituations(e.g.HLM),pseudoRare
required.AmongAIC,BICandloglikelihoodratiotest,alikelihoodratiotest
requiresnestedmodels.
OLSRegressionAssumptionsandViolations
Organizationsarehierarchicalinnature,consistedofmultiplelevels.According
toHofmann(1997),organizations“haveindividualsnestedwithinworkgroups,work
groupsnestedindepartments,departmentsnestedinorganizations,andorganizations
nestedinenvironments.”Thus,itisnecessarytofigureoutthewaysinwhichwecan
betterinvestigateandtestthesehierarchicalrelationshipsacrossdifferentlevels.More
specifically,Hofmann(1997)definedhierarchicalrelationshipsasthe
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