层2中的变量w1,w2， 同时做自变量和调节变量，跨层调节层1中的自变量、因变量，那么交互项应该怎么进行处理，层1层2的数据量并不一样啊   组数有20组，层2数据量80，层1数据量2000，个体数2000，那么是不是先求层2每组平均值，将两层数据中心化后直接进行乘积项，再导入HLM中，   但看到有论文中提到，在进行跨层调节时，把层1中被调节的自变量也放入层2中，这应该如何做，是在导入之前就把层1层2数据合并作为层2的数据集吗？   但也看到有论文是这样做的    第一步：零模型；第二步，放入层1全部自变量，第3步在第二步基础上放入层2全部自变量，即说明已经进行了层2变量的直接效应影响和调节作用   这应该如何解释呢 是否可以直接这样做呢？   个人觉得做调节还是应该放入交互项的   请各位大神帮忙解惑  急急急急！