Process / pipelinehierarchical-data-analysis
多层模型
多层模型（也称为分层线性模型、混合效应模型）是一种统计框架，用于分析组织成嵌套或聚类结构的数据——例如，学校中的学生、医院中的患者、个体内的重复测量。该模型由 Bryk 和 Raudenbush（1992）开发，它考虑了观测值之间的依赖性，并将方差划分为不同层级（层内和层间），从而能够进行有效的推断并揭示情境效应。它在教育、医学、组织研究以及任何数据具有自然层级结构的研究领域都至关重要。
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来源
- 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 ↗
如何引用本页
ScholarGate. (2026, June 4). Multilevel (Hierarchical) Linear Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/research-statistics/multilevel-modeling
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方差分析 (ANOVA)贝叶斯生态学研究Bayesian Hierarchical Linear Model贝叶斯混合效应模型贝叶斯模型检验研究贝叶斯观测性定量研究贝叶斯面板研究贝叶斯统计推断贝叶斯调查研究整群随机对照试验簇随机全因子实验整群随机化实验室实验簇随机化的所罗门四组设计比较追踪研究Design-based Multilevel Mixed Methods面向评价的多层混合方法设计分层因果-比较研究分层验证性研究层级横断面研究层级描述性研究分层线性模型 (HLM)层级模型检验研究层级关系调查层级调查研究纵向普遍性理论荟萃分析生态学研究混合效应模型多源移动经验抽样多层验证性因子分析 (MCFA)多层可推广性理论多层重测信度多变量纵向研究Multivariate Panel Research面板模型检验研究风险调整横断面流行病学研究风险调整生态研究稳健分层线性模型结构方程模型 (SEM)结构方程模型生存分析