Hierargiese lineêre modellering is 'n soort regressietegniek wat ontwerp is om die hiërargiese struktuur van opvoedkundige data in ag te neem. … Hiërargiese Lineêre Modellering word ook die metode van multivlakmodellering genoem.
Wat is 'n hiërargiese lineêre regressiemodel?
'n Hiërargiese lineêre regressie is 'n spesiale vorm van 'n meervoudige lineêre regressie-analise waarin meer veranderlikes by die model gevoeg word in afsonderlike stappe genaamd "blokke." Dit word dikwels gedoen om sekere veranderlikes statisties te "beheer", om te sien of die byvoeging van veranderlikes 'n model se vermoë om … aansienlik verbeter
Wanneer moet hiërargiese lineêre modelle gebruik word?
In 'n neutedop, hiërargiese lineêre modellering word gebruik wanneer jy geneste data; hiërargiese regressie word gebruik om veranderlikes van jou model by te voeg of te verwyder in verskeie stappe. Om die verskil tussen hierdie twee oënskynlik soortgelyke terme te ken, kan jou help om die mees geskikte ontleding vir jou studie te bepaal.
Is hiërargiese lineêre modellering 'n statistiese toets?
Veelvlakkige modelle (ook bekend as hiërargiese lineêre modelle, lineêre gemengde-effek-model, gemengde modelle, geneste datamodelle, ewekansige koëffisiënt, ewekansige-effekte-modelle, ewekansige parametermodelle, of gesplete plot-ontwerpe) isstatistiese modelle van parameters wat op meer as een vlak verskil.
Wat is die 3 tipes lineêre modelle?
Daaris verskeie tipes lineêre regressie:
- Eenvoudige lineêre regressie: modelle wat slegs een voorspeller gebruik.
- Veelvuldige lineêre regressie: modelle wat veelvuldige voorspellers gebruik.
- Multivariate lineêre regressie: modelle vir veelvuldige responsveranderlikes.
