Sozialwissenschaftliche oder psychologische Daten haben häufig eine verschachtelte, hierarische, (nested) Struktur, die mittels linearer Modelle angepasst werden. Dies nennt man hierarchische lineare Modell oder kurz HLM.

Werden z.B. wiederholt Beobachtungen an einer bestimmten Gruppe von Individuen gesammelt, so sind die Bedingungen nicht für alle Personen identisch. Die korrekte Bezeichung eines derartigen Beobachtungsmodells wäre "geschachtelt innerhalb der Person". Jede Person könnte wiederum verschachtelt innerhalb einer Organiation (z.B. Schule oder Arbeibeitsplatz) sein. Diese Organisation könnte weiterhin in einer geographischen Einheit (z.B. Kommune, Land, Staat) verschachtelt sein. Hierarische lineare Modelle –HLM– repräsentieren jedes Niveau der Datenstruktur durch ein formal eigenständiges Untermodell.


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HLM Schulung - Hierarchische Modelle

HLM Schulung - Hierarchische Modelle

HLM Schulung - Hierarchische Modelle

Ziel ist die Modellierung hierarchischer Datenstrukturen, wie sie in der Praxis häufig vorkommen. In der Schulung wird erlernt, wie mittels HLM bis zu Four- Level- Modelle umgesetzt werden können.

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