Process / pipelinehierarchical-data-analysis
다수준 모형
다수준 모형(계층적 선형 모형, 혼합 효과 모형이라고도 함)은 학생-학교, 환자-병원, 반복 측정-개인과 같이 중첩되거나 군집된 구조로 조직된 데이터를 분석하기 위한 통계적 프레임워크입니다. Bryk과 Raudenbush(1992)에 의해 개발된 이 모형은 관측치 간의 종속성을 고려하고 분산을 수준(군집 내 및 군집 간)으로 분할하여 타당한 추론을 가능하게 하고 맥락 효과를 밝혀냅니다. 교육, 의학, 조직 연구 및 자연스러운 계층 구조를 가진 데이터를 다루는 모든 분야에서 필수적입니다.
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출처
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 4). Multilevel (Hierarchical) Linear Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/research-statistics/multilevel-modeling
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