Qual é a diferença entre os modelos Unit- específicos e População da média em HLM

? Modelagem linear hierárquica , ou HLM , é uma ferramenta de análise de regressão , que analisa dados de mais de um nível. É particularmente adequado para os estudos de educação , uma vez que pode ser usada para estudar dados a nível individual do aluno, a nível da escola , eo nível de distrito escolar simultaneamente. Este método deve ser usado quando os dados são de diferentes níveis dentro de um estudo , quando grupos diferentes dentro do estudo têm tamanhos diferentes, e quando as relações entre as variáveis ​​pode variar de grupo para grupo . HLM é também o título de um pacote de software de análise estatística , publicado pela Scientific Software International, que utiliza modelagem linear hierárquica. -Unidade Específica Modelos

Dentro HLM , existem duas maneiras de relatar um análise dos dados , dependendo dos objetivos da pesquisa . Modelos específicos de Unidade de tentar descrever como os efeitos de variáveis ​​independentes variam entre as unidades particulares. O valor de um efeito aleatório é mantido constante , como os resultados são comparados a partir de uma unidade para outra . A escala da interpretação é limitada aos grupos e níveis de estudo e não tenta se expandir para além disso.

População média Modelos

População modelos médios são usados para estimar probabilidades para toda a população. O efeito aleatório é a média , e os resultados dele são olhados sobre a população como um todo. As interpretações estatísticas derivadas do estudo não se limitam aos sujeitos e grupos envolvidos no estudo, mas são extrapoladas para incluir um grupo muito maior .

Diferenças estatísticas

estatisticamente , os resultados específicos da unidade são mais sensíveis às especificidades do projeto de pesquisa e fazer mais suposições sobre as variáveis ​​e os dados. Suposições errôneas sobre os efeitos das variáveis ​​e distribuições podem distorcer os resultados em modelos específicos à unidade . Modelos média da população contam com menos hipóteses , para que eles costumam ter medidas de erro padrão mais fortes.

Adequação do Modelo Tipo

A abordagem específica por unidade é apropriada quando você olha para como variáveis ​​independentes particulares afetados variáveis ​​dependentes em locais ou grupos específicos. Por exemplo, como o tamanho da classe e nível socioeconômico do aluno, ou SES , afetou a probabilidade de repetência nas escolas locais , provavelmente, ser reportados utilizando o modelo específico do aparelho. O modelo médio da população seria apropriado se você estava procurando para fazer previsões a respeito de como uma variável teria os mesmos efeitos em todo o país .