Hierarhiskā šķērsgriezuma pētījumi — daudzlīmeņu novērojumu dizains
Hierarhiskā šķērsgriezuma pētījumi ir kvantitatīvs novērojumu dizains, kas vienā laika punktā apkopo datus no indivīdiem, kas ietverti augstāka līmeņa vienībās — piemēram, studenti skolās, pacienti slimnīcās vai darbinieki organizācijās. Tā kā daudzlīmeņu modelēšana ņem vērā grupas novērojumu ne-neatkarību, tā ļauj pētniekiem vienlaikus izpētīt gan individuālā, gan grupas līmeņa prognozētājus rezultātam, nepārkāpjot parastās regresijas neatkarības pieņēmumu.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- Snijders, T. A. B., & Bosker, R. J. (2012). Multilevel Analysis: An Introduction to Basic and Advanced Multilevel Modeling (2nd ed.). Sage. ISBN: 978-1849202015
- Raudenbush, S. W., & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (2nd ed.). Sage. ISBN: 978-0761919049
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Hierarchical Cross-Sectional Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/research-design/hierarchical-cross-sectional-research
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Klasteru izlaseAptauju metodoloģija↔ salīdzināt
- Daudzlīmeņu modelēšanaPētniecības statistika↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Similar methods
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →