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.
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.
Nguồn tài liệu
- 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 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 22). Multilevel Analysis of Individual Heterogeneity and Discriminatory Accuracy (MAIHDA). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/gender-studies/maihda-intersectional-analysis
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.
- Gender Gap DecompositionGender Studies↔ so sánh
- Intersectionality AnalysisGender Studies↔ so sánh
- Hồi quy LogisticThống kê nghiên cứu↔ so sánh
Phương pháp tương tự
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →