Educational Hierarchical Linear Modeling
Educational hierarchical linear modeling (HLM) is a multilevel regression framework for data in which students are nested within classrooms and classrooms within schools. Formalized for education by Raudenbush and Bryk, it lets the intercept and slopes of a student-level regression vary across schools, simultaneously estimating student-level relationships, school-level relationships, and the cross-level interactions between them — while producing correct standard errors that single-level regression on clustered data cannot.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Bản đồ phương pháp
Lân cận của các phương pháp liên quan — chọn một nút để khám phá.
+1 nữa
Nguồn tài liệu
- Raudenbush, S. W., & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (2nd ed.). Sage. ISBN: 9780761919049
- Bryk, A. S., & Raudenbush, S. W. (1987). Application of hierarchical linear models to assessing change. Psychological Bulletin, 101(1), 147–158. DOI: 10.1037/0033-2909.101.1.147 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 22). Hierarchical Linear Modeling of Students Nested in Classrooms and Schools. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/education/hierarchical-linear-education
Phương pháp nào?
Đặt phương pháp này bên cạnh những phương pháp gần gũi nhất với nó và đọc chúng song song — thư viện bày sách lên bàn; lựa chọn là của bạn.
- Educational Growth Curve ModelingEducation↔ so sánh
- Mô hình Tuyến tính Phân cấp (HLM)Thống kê↔ so sánh
- Mô hình Tuyến tính Phân cấp (HLM / Mô hình Đa cấp)Thống kê↔ so sánh
- Mô hình đa cấpThống kê nghiên cứu↔ so sánh
Được tham chiếu bởi
Phương pháp tương tự
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →