पदानुक्रमिक रैखिक मॉडलिंग (एचएलएम / बहुस्तरीय मॉडलिंग)
पदानुक्रमिक रैखिक मॉडलिंग (एचएलएम), जिसे बहुस्तरीय मॉडलिंग (एमएलएम) के रूप में भी जाना जाता है, नेस्टेड या क्लस्टर्ड डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक पैरामीट्रिक सांख्यिकीय विधि है - उदाहरण के लिए कक्षाओं के भीतर छात्र, अस्पतालों के भीतर रोगी, या संगठनों के भीतर कर्मचारी। 2002 में ऑडनबुश और ब्राय्क द्वारा उनके मौलिक पाठ में औपचारिक रूप दिया गया (1980 के दशक के मध्य के काम पर निर्माण), एचएलएम व्यक्तिगत-स्तरीय और समूह-स्तरीय दोनों प्रभावों का एक साथ अनुमान लगाता है, जबकि स्तरों में भिन्नता को सही ढंग से विभाजित करता है।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
स्रोत
- 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 ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 1). Hierarchical Linear Modeling (HLM / Multilevel Modeling). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/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.
- मिश्रित प्रभाव मॉडलसांख्यिकी↔ compare
- एक-तरफ़ा विचरण विश्लेषणसांख्यिकी↔ compare
- Repeated-measures ANOVAसांख्यिकी↔ compare
- संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग (SEM)सांख्यिकी↔ compare