Viacúrovňové modelovanie
Multilevel modeling (známy aj ako hierarchické lineárne modelovanie, zmiešané modely) je štatistický rámec na analýzu dát organizovaných v hierarchických alebo zoskupených štruktúrach – žiaci v školách, pacienti v nemocniciach, opakované merania v rámci jednotlivcov. Vyvinutý Brykom a Raudenbushom (1992), zohľadňuje závislosť medzi pozorovaniami a rozdeľuje varianciu na úrovne (v rámci zoskupenia a medzi zoskupeniami), čo umožňuje platnú inferenciu a odhaľuje kontextové efekty. Je nevyhnutný vo vzdelávaní, medicíne, organizačnom výskume a v každej oblasti, kde dáta majú prirodzené hierarchie.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+31 more
Zdroje
- 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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 4). Multilevel (Hierarchical) Linear Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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.
- Analýza rozptylu (ANOVA)Štatistika vo výskume↔ compare
- Logistická regresiaŠtatistika vo výskume↔ compare
- Modelovanie štruktúrnymi rovnicamiŠtatistika vo výskume↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →