Process / pipelinehierarchical-data-analysis

Modelare multinivel

Modelarea multinivel (numită și modelare liniară ierarhică, modelare cu efecte mixte) este un cadru statistic pentru analiza datelor organizate în structuri imbricate sau grupate — elevi în școli, pacienți în spitale, măsurători repetate în cadrul indivizilor. Dezvoltată de Bryk și Raudenbush (1992), aceasta ia în considerare dependența dintre observații și partiționează varianța pe niveluri (în interiorul grupului și între grupuri), permițând inferențe valide și relevând efectele contextuale. Esențială în educație, medicină, cercetare organizațională și orice domeniu în care datele au ierarhii naturale.

Aplică cu StatMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

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

+31 more

Surse

  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

Cum se citează această pagină

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

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

Citat de

ScholarGateMultilevel Modeling (Multilevel (Hierarchical) Linear Modeling). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/research-statistics/multilevel-modeling · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026