Multilevel Modeling
Multilevel modeling (also called hierarchical linear modeling, mixed-effects modeling) is a statistical framework for analyzing data organized in nested or clustered structures—students within schools, patients within hospitals, repeated measures within individuals. Developed by Bryk and Raudenbush (1992), it accounts for dependency among observations and partitions variance into levels (within-cluster and between-cluster), enabling valid inference and revealing context effects. Essential in education, medicine, organizational research, and any field where data have natural hierarchies.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- Bryk, A. S., & Raudenbush, S. W. (1992). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods. SAGE Publications. · DOI 10.2307/2075823
- Goldstein, H. (2011). Multilevel Statistical Models (4th ed.). Wiley-Blackwell. · DOI 10.1002/9780470973394
- Shrout, P. E., & Fleiss, J. L. (1979). Intraclass correlations: Uses in assessing rater reliability. Psychological Bulletin, 86(2), 420–428. · DOI 10.1037/0033-2909.86.2.420
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.