ScholarGate
Trợ lý
Process / pipelinehierarchical-data-analysis

Mô hình đa cấp

Mô hình đa cấp (còn gọi là mô hình tuyến tính phân cấp, mô hình hiệu ứng hỗn hợp) là một khuôn khổ thống kê để phân tích dữ liệu được tổ chức theo cấu trúc lồng nhau hoặc phân cụm—học sinh trong trường học, bệnh nhân trong bệnh viện, các phép đo lặp lại trong cá nhân. Được phát triển bởi Bryk và Raudenbush (1992), nó xem xét sự phụ thuộc giữa các quan sát và phân chia phương sai thành các cấp độ (trong cụm và giữa các cụm), cho phép suy luận hợp lệ và tiết lộ các hiệu ứng ngữ cảnh. Thiết yếu trong giáo dục, y học, nghiên cứu tổ chức và bất kỳ lĩnh vực nào mà dữ liệu có hệ thống phân cấp tự nhiên.

Áp dụng với StatMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Mô hình đa cấp
Phân tích phương sai (AN…Hồi quy LogisticMô hình phương trình cấu…Nghiên cứu sinh thái Bay…Mô hình Tuyến tính Phân…Mô hình hiệu ứng hỗn hợp…Nghiên cứu kiểm định mô…Nghiên cứu định lượng qu…Nghiên cứu Dữ liệu Bảng…Suy luận Thống kê Bayes

+31 more

Nguồn tài liệu

  1. Bryk, A. S., & Raudenbush, S. W. (1992). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods. SAGE Publications. DOI: 10.2307/2075823 ↗
  2. Goldstein, H. (2011). Multilevel Statistical Models (4th ed.). Wiley-Blackwell. DOI: 10.1002/9780470973394 ↗
  3. 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 ↗

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 4). Multilevel (Hierarchical) Linear Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.

Compare side by side →

Được tham chiếu bởi

Phân tích phương sai (ANOVA)Nghiên cứu sinh thái BayesMô hình Tuyến tính Phân cấp BayesMô hình hiệu ứng hỗn hợp BayesNghiên cứu kiểm định mô hình BayesNghiên cứu định lượng quan sát BayesNghiên cứu Dữ liệu Bảng theo BayesSuy luận Thống kê BayesNghiên cứu Khảo sát BayesThử nghiệm kiểm soát ngẫu nhiên theo cụmThí nghiệm phân ngẫu nhiên cụm theo thiết kế toàn yếu tốThử nghiệm ngẫu nhiên hóa theo cụm trong phòng thí nghiệmThiết kế Solomon bốn nhóm phân cụm ngẫu nhiênNghiên cứu Bảng so sánhPhương pháp hỗn hợp đa cấp dựa trên thiết kếThiết kế phương pháp hỗn hợp đa cấp định hướng đánh giáNghiên cứu nhân quả-so sánh theo cấp bậcNghiên cứu xác nhận phân cấpNghiên cứu cắt ngang phân cấpNghiên cứu mô tả phân cấpMô hình Tuyến tính Phân cấp (HLM)Nghiên cứu kiểm định mô hình phân cấpKhảo sát Quan hệ Phân cấpNghiên cứu khảo sát phân cấpLý thuyết tổng quát hóa theo chiều dọcNghiên cứu sinh thái phân tích gộpMô hình hiệu ứng hỗn hợpLấy mẫu trải nghiệm di động đa nguồnPhân tích nhân tố khẳng định đa cấp (MCFA)Lý thuyết tổng quát hóa đa cấpĐộ tin cậy kiểm tra lại đa cấpNghiên cứu dọc đa biếnNghiên cứu bảng đa biếnNghiên cứu kiểm định mô hình dựa trên dữ liệu bảngNghiên cứu dịch tễ học cắt ngang điều chỉnh theo nguy cơNghiên cứu sinh thái điều chỉnh theo rủi roMô hình Tuyến tính Phân cấp Mạnh mẽMô hình phương trình cấu trúc (SEM)Mô hình phương trình cấu trúcPhân tích sống còn

Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →

ScholarGate — Multilevel Modeling (Multilevel (Hierarchical) Linear Modeling). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/research-statistics/multilevel-modeling · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026