Hypothesis test

Analiza mocy dla modeli wielopoziomowych i modeli z efektami mieszanymi

Wielopoziomowa analiza mocy to procedura planowania wielkości próby, przeznaczona dla hierarchicznych, skupionych lub podłużnych projektów badawczych, w których obserwacje są zagnieżdżone w jednostkach wyższego poziomu, takich jak studenci w szkołach lub pacjenci w klinikach. Sformalizowana w literaturze dotyczącej modelowania wielopoziomowego przez Snijdersa i Boskera (1993, rozszerzona w 2012) oraz Hox, Moerbeek i van de Schoot (2017), uwzględnia korelację wewnątrzklasową (ICC) i efekt projektowy, który pojawia się, gdy dane są skupione, zapewniając, że zarówno liczba skupień, jak i wielkość skupienia są odpowiednie do wykrycia docelowego efektu.

Zastosuj w StatMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Źródła

  1. Snijders, T.A.B. & Bosker, R.J. (2012). Multilevel Analysis: An Introduction to Basic and Advanced Multilevel Modeling (2nd ed.). SAGE. ISBN: 978-1849202015
  2. Hox, J.J., Moerbeek, M. & van de Schoot, R. (2017). Multilevel Analysis: Techniques and Applications (3rd ed.). Routledge. DOI: 10.4324/9781315650982

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 1). Power Analysis for Multilevel and Mixed-Effects Models. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/statistics/power-analysis-multilevel

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.

Compare side by side

Cytowana przez

ScholarGateMultilevel Power Analysis (Power Analysis for Multilevel and Mixed-Effects Models). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/statistics/power-analysis-multilevel · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026