Ієрархічне поперечне дослідження — Багаторівневий дизайн спостереження
Ієрархічне поперечне дослідження — це кількісний дизайн спостереження, який збирає дані від індивідів, вкладених у одиниці вищого рівня — такі як учні в школах, пацієнти в лікарнях або співробітники в організаціях — в один момент часу. Враховуючи несамостійність кластеризованих спостережень за допомогою багаторівневого моделювання, він дозволяє дослідникам одночасно вивчати предиктори результату на індивідуальному та груповому рівнях, не порушуючи припущення про незалежність звичайного регресійного аналізу.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Карта методів
Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.
Джерела
- Snijders, T. A. B., & Bosker, R. J. (2012). Multilevel Analysis: An Introduction to Basic and Advanced Multilevel Modeling (2nd ed.). Sage. ISBN: 978-1849202015
- Raudenbush, S. W., & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (2nd ed.). Sage. ISBN: 978-0761919049
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Hierarchical Cross-Sectional Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/research-design/hierarchical-cross-sectional-research
Який метод?
Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.
- Кластерна вибіркаМетодологія опитувань↔ порівняти
- Багаторівневе моделюванняСтатистика досліджень↔ порівняти
Згадується в
Similar methods
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →