如何在SPSS中对我的数据执行混合模型分析？

Question

在我的论文中，我试图找出影响企业社会责任（企业社会责任，GSE_RAW）行为的因素。已经确定了两组可能的因素/变量：公司特定的和国家特定的。

首先，公司特定的变量是（其中包括）

• MKT_AVG_LN：公司的市值
• SIGN：公司签署的CSR条约数量
• INCID：公司参与的CSR事件数量

其次，数据集中的4,000家公司中的每家公司总部设在35个国家之一。对于每个国家，我收集了一些国家特定的数据，其中包括：

• LAW_FAM：各国法律制度所源自的法律家庭（法语，英语，斯堪的纳维亚语或德语）
• LAW_SR：各国公司法赋予股东的相对保护（例如，公司违约）
• LAW_LE：各国法律制度的相对有效性（更高的价值意味着更有效，因此例如腐败程度更低）
• COM_CLA：衡量内部市场竞争强度的方法
• GCI_505：小学教育质量的测量
• GCI_701：衡量中等教育质量
• HOF_PDI：权力距离（更高的价值意味着更多的等级社会）
• HOF_LTO：国家/地区时间方向（更高意味着更长远的方向）
• DEP_AVG：各国人均GDP
• CON_AVG：各国在2008 - 2010年期间的平均通货膨胀率

为了对这些数据进行分析，我将国家级数据“提升”到公司级别。例如，如果比利时的COM_CLA值为23，那么数据集中的所有比利时公司都将其COM_CLA值设置为23.变量LAW_FAM被分为4个虚拟变量（ LAW_FRA，LAW_SCA，LAW_ENG，LAW_GER），为每个公司提供1个这样的假人。

这都会产生如下数据集：

COMPANY MKT_AVG_LN .. INCID .. LAW_FRA LAW_SCA .. LAW_SR LAW_LE COM_CLA .. etc
------------------------------------------------------------------------------
   1      1.54         55          0       1          34     65     53
   2      1.44         16          0       1          34     65     53
   3      0.11          2          0       1          34     65     53
   4      0.38         12          1       0          18     40     27
   5      1.98        114          1       0          18     40     27
   .       .            .          .       .           .      .      .
   .       .            .          .       .           .      .      .
 4,000    0.87          9          0       1           5     14     18

此处，公司1至3来自同一国家A，而公司1至5来自国家B.

首先，我尝试使用OLS进行分析，但模型似乎非常“不稳定”，如下所示。第一个模型的r平方为.516：

仅添加两个变量会改变许多beta和显着性水平，以及r平方（.591）。当然，当添加变量时，r平方会增加，但这相当于.516的增加：

最后，another post建议我不要在这里使用OLS，而应该使用混合模型，因为有明确的级别数据。但是，我对如何在SPSS中执行此操作感到困惑。我在网上找到的例子与我的不相符，所以我不知道在下面的混合模型对话中应该填写什么：

有人使用SPSS请帮我解释如何执行此分析，以便我可以进入回归模型（CSR = b1 * MKT_AVG_LN + b2 * SIGN + ... + b13 * CON_AVG）以便我可以得出结论企业社会责任由公司特征或国家特征（或两者兼有）决定？

我认为我必须将公司级变量作为协变量插入，将国家级变量作为因子插入。它是否正确？其次，我不确定如何处理LAW_SCA到LAW_ENG虚拟变量。

非常感谢任何帮助！