Ієрархічне лінійне моделювання (ІЛМ / Багаторівневе моделювання)
Ієрархічне лінійне моделювання (ІЛМ), також відоме як багаторівневе моделювання (БМ), є параметричним статистичним методом для аналізу вкладених або кластеризованих даних — наприклад, учнів у класах, пацієнтів у лікарнях або працівників в організаціях. Формалізоване Рауденбашем і Бриком у їхньому основоположному тексті 2002 року (спираючись на роботи з середини 1980-х років), ІЛМ одночасно оцінює індивідуальні та групові ефекти, коректно розподіляючи дисперсію між рівнями.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 1). Hierarchical Linear Modeling (HLM / Multilevel Modeling). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Змішана модель ефектівСтатистика↔ compare
- Однофакторний дисперсійний аналізСтатистика↔ compare
- Дисперсійний аналіз повторних вимірюваньСтатистика↔ compare
- Моделювання структурними рівняннями (SEM)Статистика↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →