Hiërarchisch Lineair Model (HLM)
Het Hiërarchisch Lineair Model (HLM) is een multilevel regressiemethode, ontworpen voor data waarin eenheden op een lager niveau (bv. studenten, patiënten) genest zijn binnen groepen op een hoger niveau (bv. scholen, ziekenhuizen). Het modelleert gelijktijdig relaties binnen groepen en variatie tussen groepen, en produceert onbevooroordeelde schattingen en correcte standaardfouten die gewone regressie niet kan bieden voor geneste data.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- Raudenbush, S. W., & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (2nd ed.). Sage Publications. ISBN: 978-0761919049
- Snijders, T. A. B., & Bosker, R. J. (2012). Multilevel Analysis: An Introduction to Basic and Advanced Multilevel Modeling (2nd ed.). Sage Publications. ISBN: 978-1849202015
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Hierarchical Linear Model. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/statistics/hierarchical-linear-model
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.
- Generaliseerde Lineaire Modellen (GLM)Statistiek↔ compare
- Gemengd effectenmodelStatistiek↔ compare
- Multilevel ModellerenOnderzoeksstatistiek↔ compare
- Gewone Kleinste Kwadraten (GKK) RegressieEconometrie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →