Hypothesis test

계층적 선형 모형 (HLM / 다층 모형)

계층적 선형 모형(Hierarchical Linear Modeling, HLM)은 다층 모형(Multilevel Modeling, MLM)으로도 알려져 있으며, 중첩되거나 군집화된 데이터(예: 학급 내 학생, 병원 내 환자, 조직 내 직원)를 분석하기 위한 모수적 통계 방법입니다. Raudenbush와 Bryk이 2002년의 기념비적인 저서(1980년대 중반의 연구를 기반으로 함)에서 형식화한 HLM은 개체 수준 및 그룹 수준의 효과를 동시에 추정하면서 여러 수준에 걸쳐 분산을 올바르게 분할합니다.

StatMind(으)로 적용하기곧 제공동영상곧 제공Download slides

방법 전문 읽기

회원 전용

무료 계정으로 로그인하면 이 섹션을 읽을 수 있습니다.

로그인

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

출처

  1. Raudenbush, S.W. & Bryk, A.S. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (2nd ed.). Sage. ISBN: 978-0761919049
  2. Hox, J.J. (2010). Multilevel Analysis: Techniques and Applications (2nd ed.). Routledge. DOI: 10.4324/9780203852279

이 페이지 인용 방법

ScholarGate. (2026, June 1). Hierarchical Linear Modeling (HLM / Multilevel Modeling). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/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.

Compare side by side

이 방법을 참조하는 항목

ScholarGateHierarchical Linear Modeling (Hierarchical Linear Modeling (HLM / Multilevel Modeling)). 2026-06-15에 다음에서 검색함: https://scholargate.app/ko/statistics/hlm · 데이터셋: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026