Modelo Linear Hierárquico (HLM)
O Modelo Linear Hierárquico (HLM) é um método de regressão multinível projetado para dados em que unidades de nível inferior (por exemplo, estudantes, pacientes) estão aninhadas dentro de grupos de nível superior (por exemplo, escolas, hospitais). Ele modela simultaneamente as relações intra-grupo e a variação inter-grupo, produzindo estimativas não enviesadas e erros padrão corretos que a regressão ordinária não pode fornecer para dados aninhados.
Leia o método completo
Entre com uma conta gratuita para ler esta seção.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fontes
- 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
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Hierarchical Linear Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/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.
- Modelo Linear Generalizado (GLM)Estatística↔ compare
- Modelo de Efeitos MistosEstatística↔ compare
- Modelagem MultinívelEstatística para pesquisa↔ compare
- Regressão por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO)Econometria↔ compare
Referenciado por
Encontrou um problema nesta página? Relate ou sugira uma correção →