Modelarea Liniară Ierarhică (HLM / Modelare Multilevel)
Modelarea Liniară Ierarhică (HLM), cunoscută și sub denumirea de Modelare Multilevel (MLM), este o metodă statistică parametrică pentru analiza datelor imbricate sau grupate — de exemplu, elevi în clase, pacienți în spitale sau angajați în organizații. Formalizată de Raudenbush și Bryk în textul lor seminal din 2002 (bazat pe lucrări de la mijlocul anilor 1980), HLM estimează simultan efectele la nivel individual și la nivel de grup, partajând corect varianța între niveluri.
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.
Surse
- Raudenbush, S.W. & Bryk, A.S. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (2nd ed.). Sage. ISBN: 978-0761919049
- Hox, J.J. (2010). Multilevel Analysis: Techniques and Applications (2nd ed.). Routledge. DOI: 10.4324/9780203852279 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 1). Hierarchical Linear Modeling (HLM / Multilevel Modeling). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/statistics/hlm
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.
- Model cu efecte mixteStatistică↔ compare
- Analiza Varianței UnidirecționalăStatistică↔ compare
- ANOVA cu măsuri repetateStatistică↔ compare
- Modelarea ecuațiilor structurale (SEM)Statistică↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →