MAIHDA
MAIHDA — Multilevel Analysis of Individual Heterogeneity and Discriminatory Accuracy — is a quantitative method for studying intersectional inequalities. Introduced for intersectionality by Clare Evans and S. V. Subramanian in 2018, building on Juan Merlo's discriminatory-accuracy framework, it treats the many strata formed by crossing social categories (for example gender × race/ethnicity × education) as level-2 units in a multilevel model, then partitions outcome variation between and within those strata to assess how much intersectional position predicts the outcome.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Карта методів
Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.
Джерела
- Evans, C. R., Williams, D. R., Onnela, J.-P., & Subramanian, S. V. (2018). A multilevel approach to modeling health inequalities at the intersection of multiple social identities. Social Science & Medicine, 203, 64–73. DOI: 10.1016/j.socscimed.2017.11.011 ↗
- Merlo, J. (2018). Multilevel analysis of individual heterogeneity and discriminatory accuracy (MAIHDA) within an intersectional framework. Social Science & Medicine, 203, 74–80. DOI: 10.1016/j.socscimed.2017.12.026 ↗
- Evans, C. R., Leckie, G., Subramanian, S. V., Bell, A., & Merlo, J. (2024). A tutorial for conducting intersectional multilevel analysis of individual heterogeneity and discriminatory accuracy (MAIHDA). SSM - Population Health, 26, 101664. DOI: 10.1016/j.ssmph.2024.101664 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 22). Multilevel Analysis of Individual Heterogeneity and Discriminatory Accuracy (MAIHDA). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/gender-studies/maihda-intersectional-analysis
Який метод?
Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.
- Gender Gap DecompositionGender Studies↔ порівняти
- Intersectionality AnalysisGender Studies↔ порівняти
- Логістична регресіяСтатистика досліджень↔ порівняти
Подібні методи
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →