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.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+31 more
Surse
- Bryk, A. S., & Raudenbush, S. W. (1992). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods. SAGE Publications. DOI: 10.2307/2075823 ↗
- Goldstein, H. (2011). Multilevel Statistical Models (4th ed.). Wiley-Blackwell. DOI: 10.1002/9780470973394 ↗
- 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.
- Analiza de Varianță (ANOVA)Statistică pentru cercetare↔ compare
- Regresia LogisticăStatistică pentru cercetare↔ compare
- Modelarea ecuațiilor structuraleStatistică pentru cercetare↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →