Process / pipelinehierarchical-data-analysis
多層レベルモデリング
多層レベルモデリング（階層的線形モデリング、混合効果モデリングとも呼ばれる）は、ネスト構造またはクラスター構造（学校内の生徒、病院内の患者、個人内の反復測定）を持つデータを分析するための統計的枠組みである。BrykとRaudenbush（1992）によって開発されたこの手法は、観測値間の依存性を考慮し、分散をレベル（クラスター内およびクラスター間）に分割することで、妥当な推論を可能にし、文脈効果を明らかにする。教育、医学、組織研究、および自然な階層を持つデータが存在するあらゆる分野で不可欠である。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 4). Multilevel (Hierarchical) Linear Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/research-statistics/multilevel-modeling
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