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Analysis Strategy Our theoretical model is multilevel in nature, consis constructs spanning both the individual-employee level and store level of analysis. In addition, the data are hierarchical, with the stylists and customers nested in different stores. Therefore, we conducted hierarchical linear modeling (HLM) analyses to test the hypotheses. HLM explicitly accounts for the nested nature of the data and can simultaneously estimate the impact of factors at different levels on individual-level outcomes while maintaining appropriate levels of analysis for the predictors (Bryk & Rauden- bush, 1992). We grand-mean centered the Level 1 predictors. This centering approach facilitates the interpretation of the HLM re- sults, ensures that the Level 1 effects are controlled for during testing of the incremental effects of the Level 2 variables, and lessens multicollinearity in Level 2 estimation by reducing the correlation between the Level 2 intercept and slope estimates (Hofman & Gavin,1998;Raudenbush, 1989).

結果 (繁體中文) 1:

分析策略我們的理論模型，在本質上是多層次的，consis結構跨越了單個的員工水平和分析的存儲級別。此外，數據是分層的，與嵌套在不同的商店造型師和客戶。因此，我們進行了分層線性模型（HLM）分析，以檢驗假設。HLM明確列入了數據的嵌套的性質，可以同時估計的因素在不同層面上的個體水平的結果的影響，同時保持適當的分析水平的預測（Bryk＆Rauden-布什，1992年）。我們隆重均值為中心的1級預測。此定心方法有利於使第1級的效果的等級2變量的增量作用在測試過程中用於控制的HLM重新sults，確保了解釋，

結果 (繁體中文) 2:

分析策略我們的理論模型本質上是多層次的，既包括個人-員工層面，也包括存儲分析水準。此外，資料是階層式，樣式者和客戶嵌套在不同的商店中。因此，我們進行了分層線性建模（HLM）分析，以檢驗假設。HLM 明確考慮資料的嵌套性質，並可以同時估計不同級別因素對單個級別結果的影響，同時對預測變數保持適當的分析水準（Bryk = Rauden-bush，1992 年）。我們以 1 級預測變數為中心。這種居中方法有助於解釋 HLM 重點，確保在測試 2 級變數的增量效應時控制 1 級效應，並通過減少2級截距和坡度估計之間的相關性（霍夫曼+加文，1998年;勞登布希，1989年）。

結果 (繁體中文) 3:

分析策略我們的理論模型本質上是多層次的，考慮了跨越個體員工層面和門店層面的分析結構。此外，數據是分層的，樣式師和客戶嵌套在不同的商店中。囙此，我們進行了層次線性模型（HLM）分析來檢驗這些假設。HLM明確說明了數據的嵌套性質，可以同時估計不同水准的因素對個體水准結果的影響，同時保持對預測因素的適當分析水准（Bryk&Rauden-bush，1992）。我們的意思是把1級預測值集中起來。這種定心方法有助於解釋HLM結果，確保在測試2級變數的增量效應時控制1級效應，並通過减少2級截距和斜率估計之間的相關性來减少2級估計中的多重共線性（Hofman&Gavin，1998；勞登布什，1989年）。