Multilevel Modeling
Multilevel modeling (även kallad hierarkisk linjär modellering, blandade effekters modellering) är ett statistiskt ramverk för att analysera data som är organiserade i nästlade eller klustrade strukturer – elever inom skolor, patienter inom sjukhus, upprepade mätningar inom individer. Utvecklad av Bryk och Raudenbush (1992), tar den hänsyn till beroendet mellan observationer och partitionerar varians i nivåer (inom kluster och mellan kluster), vilket möjliggör giltig inferens och avslöjar kontexteffekter. Viktig inom utbildning, medicin, organisationsforskning och alla fält där data har naturliga hierarkier.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+31 more
Källor
- 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 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 4). Multilevel (Hierarchical) Linear Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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.
- Variansanalys (ANOVA)Forskningsstatistik↔ compare
- Logistisk regressionForskningsstatistik↔ compare
- Strukturell ekvationsmodelleringForskningsstatistik↔ compare
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →