? Modellazione lineare gerarchica , o HLM , è uno strumento di analisi di regressione che prende in esame i dati di più di un livello . È particolarmente adatto per studi di istruzione , poiché può essere usato per studiare dati a livello di singolo studente , livello di scuola , e il livello distretto scolastico simultaneamente . Questo metodo deve essere utilizzato quando i dati provengono da diversi livelli all’interno di uno studio , in cui diversi gruppi all’interno dello studio hanno dimensioni diverse , e quando le relazioni tra variabili può variare da gruppo a gruppo . HLM è anche il titolo di un pacchetto software di analisi statistica , pubblicata da Software scientifica internazionale , che utilizza la modellazione lineare gerarchica . Modelli specifici delle unità

All’interno HLM , ci sono due modi di segnalazione un’analisi dei dati a seconda delle finalità della ricerca . Modelli specifici per l’unità tentano di descrivere come gli effetti di variabili indipendenti variare tra le unità particolari . Il valore di un effetto casuale viene mantenuta costante come i risultati vengono confrontati da un’unità all’altra . La scala di interpretazione è limitata ai gruppi ei livelli di studio e non tenta di espandersi oltre. Modelli

popolazione media sono utilizzati

Popolazione modelli medi per stimare le probabilità per l’intera popolazione . L’ effetto casuale viene mediato , ei risultati di essa sono guardato sulla popolazione nel suo complesso . Le interpretazioni statistici derivati ​​dallo studio non sono limitate ai soggetti e ai gruppi coinvolti nello studio , ma sono estrapolati per includere un gruppo molto più grande .

Differenze statistica

Statisticamente , i risultati specifici dell’unità sono più sensibili alle specificità del progetto di ricerca e rendere più ipotesi circa le variabili ei dati . Ipotesi errate circa gli effetti delle variabili e le distribuzioni possono falsare i risultati in modelli specifici dell’unità . Modelli media della popolazione contare su un minor numero di ipotesi , in modo che di solito hanno misure di errore standard più forti .

Adeguatezza del modello Tipo

L’approccio specifico unità è appropriata quando si guarda a come particolari variabili indipendenti influenzati variabili dipendenti in sedi o gruppi specifici . Per esempio, come dimensione delle classi e degli studenti status socio-economico , o SES , influenzato la probabilità di ripetersi grado in scuole locali sarebbe probabilmente essere riportata utilizzando il modello specifico per unità. Il modello media della popolazione sarebbe opportuno se si stesse cercando di fare previsioni su come una variabile avrebbe gli stessi effetti in tutta la nazione .