Hierarchical Linear Modeling (HLM / Multilevel Modeling)
การถดถอยมาตรฐานถือว่าทุกหน่วยการสังเกตเป็นอิสระต่อกัน แต่เมื่อข้อมูลของคุณมีการจัดกลุ่ม เช่น นักเรียน 500 คน กระจายอยู่ใน 30 โรงเรียน หน่วยการสังเกตภายในกลุ่มเดียวกันมักจะมีความคล้ายคลึงกัน การละเลยการจัดกลุ่มดังกล่าวจะทำให้ค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานต่ำกว่าความเป็นจริงและอาจนำไปสู่การสรุปนัยสำคัญที่ผิดพลาด HLM แก้ปัญหานี้โดยการสร้างแบบจำลองในแต่ละระดับ: สมการหนึ่งอธิบายบุคคลภายในกลุ่ม และสมการที่สองอธิบายว่าพารามิเตอร์ระดับบุคคลเหล่านั้นแปรผันไปตามกลุ่มอย่างไร ผลลัพธ์คือแบบจำลองที่สอดคล้องกันเพียงหนึ่งเดียวซึ่งเคารพโครงสร้างลำดับชั้นตามธรรมชาติของข้อมูล
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 1). Hierarchical Linear Modeling (HLM / Multilevel Modeling). ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- Mixed Effects Modelสถิติศาสตร์↔ compare
- การวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียวสถิติศาสตร์↔ compare
- การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบวัดซ้ำสถิติศาสตร์↔ compare
- การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM)สถิติศาสตร์↔ compare