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Modelagem Multinível

Modelagem multinível (também chamada de modelagem linear hierárquica, modelagem de efeitos mistos) é um arcabouço estatístico para analisar dados organizados em estruturas aninhadas ou clusterizadas — alunos em escolas, pacientes em hospitais, medidas repetidas em indivíduos. Desenvolvida por Bryk e Raudenbush (1992), ela considera a dependência entre observações e particiona a variância em níveis (dentro do cluster e entre clusters), permitindo inferência válida e revelando efeitos de contexto. Essencial em educação, medicina, pesquisa organizacional e qualquer campo onde os dados possuam hierarquias naturais.

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Fontes

  1. Bryk, A. S., & Raudenbush, S. W. (1992). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods. SAGE Publications. DOI: 10.2307/2075823
  2. Goldstein, H. (2011). Multilevel Statistical Models (4th ed.). Wiley-Blackwell. DOI: 10.1002/9780470973394
  3. 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

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 4). Multilevel (Hierarchical) Linear Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/research-statistics/multilevel-modeling

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ScholarGateMultilevel Modeling (Multilevel (Hierarchical) Linear Modeling). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/research-statistics/multilevel-modeling · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026