Иерархическое линейное моделирование (ИЛМ / Многоуровневое моделирование)
Иерархическое линейное моделирование (ИЛМ), также известное как многоуровневое моделирование (ММ), представляет собой параметрический статистический метод для анализа вложенных или кластеризованных данных — например, учащихся в классах, пациентов в больницах или сотрудников в организациях. Формализованное Рауденбушем и Брайком в их основополагающем труде 2002 года (основанном на работах середины 1980-х годов), ИЛМ одновременно оценивает индивидуальные и групповые эффекты, корректно разделяя дисперсию по уровням.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Hierarchical Linear Modeling (HLM / Multilevel Modeling). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Модель со смешанными эффектамиСтатистика↔ compare
- Однофакторный дисперсионный анализСтатистика↔ compare
- ANOVA с повторными измерениямиСтатистика↔ compare
- Моделирование структурными уравнениями (SEM)Статистика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →