Educational Hierarchical Linear Modeling
Educational hierarchical linear modeling (HLM) is a multilevel regression framework for data in which students are nested within classrooms and classrooms within schools. Formalized for education by Raudenbush and Bryk, it lets the intercept and slopes of a student-level regression vary across schools, simultaneously estimating student-level relationships, school-level relationships, and the cross-level interactions between them — while producing correct standard errors that single-level regression on clustered data cannot.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- Raudenbush, S. W., & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (2nd ed.). Sage. · ISBN 9780761919049
- Bryk, A. S., & Raudenbush, S. W. (1987). Application of hierarchical linear models to assessing change. Psychological Bulletin, 101(1), 147–158. · DOI 10.1037/0033-2909.101.1.147
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.