Hierarchical Linear Model (HLM)
Hierarchical Linear Model (HLM) on nimetatud mitmetasandilise regressioonimeetodina, mis on mõeldud andmetele, kus madalama tasandi üksused (nt õpilased, patsiendid) on paigutatud kõrgema tasandi rühmadesse (nt koolid, haiglad). See modelleerib samaaegselt rühmasiseste seoste ja rühmadevahelise variatsiooni, andes tavaregressiooniga võrreldes eelarvamusteta hinnanguid ja õigeid standardvigu, mida pesastatud andmete puhul ei saa.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Raudenbush, S. W., & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (2nd ed.). Sage Publications. ISBN: 978-0761919049
- Snijders, T. A. B., & Bosker, R. J. (2012). Multilevel Analysis: An Introduction to Basic and Advanced Multilevel Modeling (2nd ed.). Sage Publications. ISBN: 978-1849202015
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Hierarchical Linear Model. ScholarGate. https://scholargate.app/et/statistics/hierarchical-linear-model
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.
- Generaliseeritud lineaarmudel (GLM)Statistika↔ compare
- Mixed Effects ModelStatistika↔ compare
- Multilevel ModelingUurimisstatistika↔ compare
- Tavaline vähimruutude (OLS) regressioonÖkonomeetria↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →