Come Segnala un HLM in APA Format

HLM , un acronimo per la modellazione lineare gerarchica , è un modello di regressione avanzata utilizzata per analizzare insiemi di dati che possono avere termini di errore correlati . A differenza di correlazioni , modello di regressione in grado di stabilire gli effetti causali tra serie di dati . Tuttavia , l' assunzione del modello di regressione standard è che i termini di errore dei dati non siano correlati . Nei casi in cui diverse quantità di dati del caso sono tratti da un certo numero di gruppi ( diciamo, informazioni su studenti di una data scuola ) , termini di errore saranno correlati da un'origine comune . HLM prende correlata termini di errore in considerazione , in modo da può essere usato su tali insiemi di dati . Nel riferire i risultati del modello in una rivista o pubblicazione accademica , assicurarsi di utilizzare le seguenti linee guida APA . Istruzioni
1

delineare le proprietà dei vostri dati impostati nella sezione procedure della vostra carta . Includere il numero di casi entro il set di dati , il metodo utilizzato per generare un campione casuale , e le fonti dei vostri dati a livello di casi ( ad esempio , in cui i dati venivano da ) .
2

Indicate il Vostro nulla e ipotesi alternativa , insieme con il p -value preciso che verrà utilizzato per valutare la significatività statistica , nella vostra sezione procedura . Il metodo scientifico esige che ogni volta che si presentano dati statistici che avete generato , prima specificare quale il modello statistico stava testando per .
3

Genera una tabella dei risultati del modello . Mentre formato APA non specificamente esige questo , si sorrideva e considerato il metodo più chiaro di rendere note le risultanze del modello . Se il modello HLM testato più variabili indipendenti , una serie di dati si sospetta sta avendo un effetto causale su un'altra serie di dati , raggruppare i risultati per categoria di variabili indipendenti in diversi grafici ; fare un grafico diverso per ogni categoria
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LABEL quanto segue per ogni variabile indipendente che si prova: . titolo della variabile indipendente , il suo coefficiente di regressione , errore standard della regressione , T - statistica della regressione , gradi della regressione della libertà , e il p -value al quale i risultati della regressione sono statisticamente significativi . Tutti questi dati sarà generato dal vostro strumento HLM , anche se si deve spostare i dati in giro per fare i grafici categoriali.