MAIHDA
MAIHDA — Multilevel Analysis of Individual Heterogeneity and Discriminatory Accuracy — is a quantitative method for studying intersectional inequalities. Introduced for intersectionality by Clare Evans and S. V. Subramanian in 2018, building on Juan Merlo's discriminatory-accuracy framework, it treats the many strata formed by crossing social categories (for example gender × race/ethnicity × education) as level-2 units in a multilevel model, then partitions outcome variation between and within those strata to assess how much intersectional position predicts the outcome.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Mapa metod
Sąsiedztwo pokrewnych metod — wybierz węzeł, aby je zgłębić.
Źródła
- Evans, C. R., Williams, D. R., Onnela, J.-P., & Subramanian, S. V. (2018). A multilevel approach to modeling health inequalities at the intersection of multiple social identities. Social Science & Medicine, 203, 64–73. DOI: 10.1016/j.socscimed.2017.11.011 ↗
- Merlo, J. (2018). Multilevel analysis of individual heterogeneity and discriminatory accuracy (MAIHDA) within an intersectional framework. Social Science & Medicine, 203, 74–80. DOI: 10.1016/j.socscimed.2017.12.026 ↗
- Evans, C. R., Leckie, G., Subramanian, S. V., Bell, A., & Merlo, J. (2024). A tutorial for conducting intersectional multilevel analysis of individual heterogeneity and discriminatory accuracy (MAIHDA). SSM - Population Health, 26, 101664. DOI: 10.1016/j.ssmph.2024.101664 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 22). Multilevel Analysis of Individual Heterogeneity and Discriminatory Accuracy (MAIHDA). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/gender-studies/maihda-intersectional-analysis
Która metoda?
Zestaw tę metodę z najbliższymi jej krewnymi i czytaj je obok siebie — biblioteka kładzie księgi na stole; wybór należy do Ciebie.
- Gender Gap DecompositionGender Studies↔ porównaj
- Intersectionality AnalysisGender Studies↔ porównaj
- Regresja logistycznaStatystyka w badaniach↔ porównaj
Podobne metody
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →