Educational Hierarchical Linear Modeling
Educational hierarchical linear modeling (HLM) is a multilevel regression framework for data in which students are nested within classrooms and classrooms within schools. Formalized for education by Raudenbush and Bryk, it lets the intercept and slopes of a student-level regression vary across schools, simultaneously estimating student-level relationships, school-level relationships, and the cross-level interactions between them — while producing correct standard errors that single-level regression on clustered data cannot.
Zapis źródłowy
Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.
- Raudenbush, S. W., & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (2nd ed.). Sage. · ISBN 9780761919049
- Bryk, A. S., & Raudenbush, S. W. (1987). Application of hierarchical linear models to assessing change. Psychological Bulletin, 101(1), 147–158. · DOI 10.1037/0033-2909.101.1.147
Wyselekcjonowane twierdzenia
Twierdzenia utrwalone w rejestrze dowodowym, każde z własną oceną.
Ten widok nie tworzy oceny twierdzenia, jeśli rejestr jej nie zawiera.
Powiązane metody
Wygenerowane z grafu metod i pokazane jako sugerowane przez maszynę powiązania — nie należy z nich wywnioskować twierdzenia dowodowego.