النمذجة الخطية الهرمية (HLM / نمذجة المستويات المتعددة)
النمذجة الخطية الهرمية (HLM)، والمعروفة أيضًا باسم نمذجة المستويات المتعددة (MLM)، هي طريقة إحصائية بارامترية لتحليل البيانات المتداخلة أو المجمعة — على سبيل المثال، الطلاب داخل الفصول الدراسية، أو المرضى داخل المستشفيات، أو الموظفون داخل المنظمات. تم إضفاء الطابع الرسمي عليها بواسطة Raudenbush و Bryk في نصهم الأساسي لعام 2002 (بناءً على أعمال منتصف الثمانينيات)، وتقوم HLM بتقدير التأثيرات على مستوى الفرد ومستوى المجموعة في وقت واحد مع تقسيم التباين عبر المستويات بشكل صحيح.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Raudenbush, S.W. & Bryk, A.S. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (2nd ed.). Sage. ISBN: 978-0761919049
- Hox, J.J. (2010). Multilevel Analysis: Techniques and Applications (2nd ed.). Routledge. DOI: 10.4324/9780203852279 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Hierarchical Linear Modeling (HLM / Multilevel Modeling). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/statistics/hlm
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- نموذج التأثيرات المختلطةالإحصاء↔ compare
- تحليل التباين أحادي الاتجاهالإحصاء↔ compare
- تحليل التباين للمقاييس المتكررةالإحصاء↔ compare
- نمذجة المعادلات البنيوية (SEM)الإحصاء↔ compare