Multilevel Modeling
Multilevel modeling (หรือที่เรียกว่า hierarchical linear modeling, mixed-effects modeling) เป็นกรอบการวิเคราะห์ทางสถิติสำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างแบบลำดับชั้นหรือแบบกลุ่ม เช่น นักเรียนในโรงเรียน ผู้ป่วยในโรงพยาบาล การวัดซ้ำในบุคคล พัฒนาโดย Bryk และ Raudenbush (1992) แบบจำลองนี้คำนึงถึงความสัมพันธ์ระหว่างการสังเกต และแบ่งความแปรปรวนออกเป็นระดับต่างๆ (ภายในกลุ่มและระหว่างกลุ่ม) ทำให้สามารถอนุมานได้อย่างถูกต้องและเปิดเผยผลกระทบของบริบท มีความสำคัญอย่างยิ่งในการวิจัยด้านการศึกษา การแพทย์ การวิจัยองค์กร และสาขาใดๆ ที่ข้อมูลมีโครงสร้างแบบลำดับชั้นตามธรรมชาติ
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+31 more
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 4). Multilevel (Hierarchical) Linear Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA)สถิติการวิจัย↔ compare
- การถดถอยโลจิสติกสถิติการวิจัย↔ compare
- แบบจำลองสมการโครงสร้างสถิติการวิจัย↔ compare