Hierarchical Cross-Sectional Research
Hierarchical cross-sectional research is a quantitative observational design that collects data from individuals nested within higher-level units — such as students within schools, patients within hospitals, or employees within organizations — at a single point in time. By accounting for the non-independence of clustered observations through multilevel modeling, it enables researchers to simultaneously examine individual-level and group-level predictors of an outcome without violating the independence assumption of ordinary regression.
Dossier source
Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.
- Snijders, T. A. B., & Bosker, R. J. (2012). Multilevel Analysis: An Introduction to Basic and Advanced Multilevel Modeling (2nd ed.). Sage. · ISBN 978-1849202015
- Raudenbush, S. W., & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (2nd ed.). Sage. · ISBN 978-0761919049
Revendications organisées
Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.
Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.
Méthodes apparentées
Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.