Багаторівневе моделювання
Багаторівневе моделювання (також відоме як ієрархічне лінійне моделювання, змішане моделювання) — це статистична структура для аналізу даних, організованих у вкладені або кластерні структури: учні в школах, пацієнти в лікарнях, повторні вимірювання в межах індивідів. Розроблене Bryk та Raudenbush (1992), воно враховує залежність між спостереженнями та розбиває дисперсію на рівні (внутрішньокластерний та міжкластерний), забезпечуючи достовірні висновки та виявляючи контекстні ефекти. Важливе в освіті, медицині, організаційних дослідженнях та будь-якій галузі, де дані мають природні ієрархії.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+31 more
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 4). Multilevel (Hierarchical) Linear Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Дисперсійний аналіз (ANOVA)Статистика досліджень↔ compare
- Логістична регресіяСтатистика досліджень↔ compare
- Моделювання структурними рівняннямиСтатистика досліджень↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →