Multilevel Modeling
Multilevel modeling (also called hierarchical linear modeling, mixed-effects modeling) is a statistical framework for analyzing data organized in nested or clustered structures—students within schools, patients within hospitals, repeated measures within individuals. Developed by Bryk and Raudenbush (1992), it accounts for dependency among observations and partitions variance into levels (within-cluster and between-cluster), enabling valid inference and revealing context effects. Essential in education, medicine, organizational research, and any field where data have natural hierarchies.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.