Educational Hierarchical Linear Modeling
Educational hierarchical linear modeling (HLM) is a multilevel regression framework for data in which students are nested within classrooms and classrooms within schools. Formalized for education by Raudenbush and Bryk, it lets the intercept and slopes of a student-level regression vary across schools, simultaneously estimating student-level relationships, school-level relationships, and the cross-level interactions between them — while producing correct standard errors that single-level regression on clustered data cannot.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- Raudenbush, S. W., & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (2nd ed.). Sage. · ISBN 9780761919049
- Bryk, A. S., & Raudenbush, S. W. (1987). Application of hierarchical linear models to assessing change. Psychological Bulletin, 101(1), 147–158. · DOI 10.1037/0033-2909.101.1.147
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.