page top

Numer 2-3/2010

Okładka pierwszego numeru czasopisma Psychologia Społeczna

 

Hierarchiczne modele liniowe. Co nam dają i kiedy warto je stosować?

Piotr Radkiewicz, Marcin W. Zieliński


Streszczenie
Niezależność obserwacji jest jednym z kluczowych założeń leżących u podstaw analizy regresji i innych metod analitycznych opartych na ogólnym modelu liniowym. Założenie o niezależności jest spełnione, kiedy wynik pomiaru zmiennej zależnej Y uzyskany przez dowolną osobę w zbiorze danych, nie jest zależny od wyników pomiaru uzyskanych przez inne osoby. Celem artykułu jest wprowadzenie do problematyki hierarchicznych modeli liniowych - metody analitycznej zalecanej wówczas, kiedy zachodzi duże prawdopodobieństwo naruszenia wymogu niezależności obserwacji. Artykuł składa się z trzech części. W pierwszej autorzy przedstawiają podstawowe metodologiczne przesłanki zastosowania metody, akcentując jej zalety w porównaniu z klasyczną analizą regresji opartą na metodzie najmniejszych kwadratów. W drugiej części omówiono najważniejsze pojęcia teoretyczne leżące u podstaw budowy modelu hierarchicznego - podział na efekty stałe i losowe, wielopoziomową strukturę danych (z uwzględnieniem interakcji międzypoziomowej) i specyficzne ujęcie składowych wariancji. Trzecia część tekstu zawiera dwa przykłady empirycznej aplikacji metody, poparte szczegółową interpretacją wyników.

Słowa kluczowe: hierarchiczne modele liniowe, niezależność obserwacji, korelacja wewnątrzklasowa, model efektów losowych, składowe wariancji

© 2005 Polskie Stowarzyszenie Psychologii Społecznej
tworzenie stron www
english logowanie strona główna kontakt strona Polskiego Stowarzyszenia Psychologii Społecznej polish logowanie strona główna kontakt strona Polskiego Stowarzyszenia Psychologii Społecznej