Modelització Lineal Jeràrquica (HLM / Modelització Multinivell)
La Modelització Lineal Jeràrquica (HLM), també coneguda com a Modelització Multinivell (MLM), és un mètode estadístic paramètric per analitzar dades niades o agrupades — per exemple, estudiants dins de classes, pacients dins d'hospitals o empleats dins d'organitzacions. Formalitzada per Raudenbush i Bryk en el seu text seminal del 2002 (basant-se en treballs de mitjans dels anys 80), la HLM estima simultàniament efectes a nivell individual i a nivell de grup, tot partitionant correctament la variància entre els nivells.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- 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 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 1). Hierarchical Linear Modeling (HLM / Multilevel Modeling). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.
- Model d'efectes mixtsEstadística↔ compare
- Anàlisi de la variància d'un factorEstadística↔ compare
- ANOVA de mesures repetidesEstadística↔ compare
- Modelització d'equacions estructurals (SEM)Estadística↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →