Hijerarhijsko linearno modeliranje (HLM / Multilevel Modeling)
Hijerarhijsko linearno modeliranje (HLM), poznato i kao multilevel modeliranje (MLM), jeste parametarska statistička metoda za analizu ugnještenih ili klasterovanih podataka — na primer, učenika u odeljenjima, pacijenata u bolnicama ili zaposlenih u organizacijama. Formalizovano od strane Raudenbusha i Bryka u njihovom seminalnom tekstu iz 2002. godine (nadograđujući rad iz sredine 1980-ih), HLM istovremeno procenjuje individualne i grupne efekte, istovremeno pravilno particionirajući varijansu preko nivoa.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Hierarchical Linear Modeling (HLM / Multilevel Modeling). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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 sa mešovitim efektimaStatistika↔ compare
- Jednosmerna analiza varijanseStatistika↔ compare
- ANOVA za ponovljena merenjaStatistika↔ compare
- Modeliranje strukturalnih jednačina (SEM)Statistika↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →