Hierarchische Regression und hierarchische lineare Modellierung

Wenn Sie planen, Ihre Datenanalyse durchzuführen, müssen Sie auf zwei ähnlich klingende statistische Analysetechniken gestoßen sein: „Hierarchische lineare Modellierung“ und „Hierarchische Regression“. Der erste Gedanke, der mir in den Sinn kommt, ist, dass diese beiden Techniken nur zwei Namen für dieselbe Technik sind. Allerdings handelt es sich bei diesen beiden Techniken um völlig unterschiedliche Techniken, die auf unterschiedliche Arten von Daten angewendet werden und unterschiedliche Arten von Fragen beantworten. Lassen Sie uns den Unterschied zwischen den beiden verstehen.

Der andere Name für Hierarchical Linear Modeling ist „Multi-Level-Modeling“ und fällt unter die Kategorie „Mixed-Effect-Modeling“. Wenn die Daten eine verschachtelte Struktur aufweisen, ist dies eine der zu verwendenden Analysen. Nehmen wir zum Beispiel an, Sie sammeln Daten von Schülern und diese Schüler kommen aus verschiedenen Schulen. Hier in diesen Daten können wir sehen, dass die Schüler in Schulen verschachtelt sind. Mit den Schülern derselben Schule ist eine gewisse gemeinsame Varianz verbunden, und sie können nicht als unabhängig voneinander betrachtet werden. Die multiple lineare Regressionsanalyse erfordert, dass die Annahmen voneinander unabhängig sind, und daher ist eine andere Methode erforderlich, um verschachtelte Daten zu modellieren. Im Vergleich zur multiplen linearen Regressionsanalyse ermöglicht die hierarchische lineare Modellierung eine effizientere Methode zur Modellierung verschachtelter Daten.

Wenn wir andererseits die hierarchische Regressionsanalyse betrachten, ist dies nichts anderes als eine Möglichkeit, damit umzugehen, wie die unabhängigen Variablen ausgewählt und in das Modell eingegeben werden. Einfacher ausgedrückt kann die hierarchische Regressionsanalyse als der Prozess des schrittweisen Hinzufügens oder Entfernens unabhängiger Variablen aus dem Regressionsmodell verstanden werden. Lassen Sie mich dies anhand eines Beispiels erläutern, damit Sie den Unterschied zwischen der hierarchischen Regression und dem hierarchischen linearen Modell verstehen. Angenommen, Sie möchten den College-Durchschnitt eines Schülers (der zu unserer abhängigen Variablen wird) auf der Grundlage seiner schulischen Leistungen (unabhängige Variablen) vorhersagen und gleichzeitig demografische Merkmale (dh Kovariaten) berücksichtigen. Für diese Analyse können Sie im ersten Schritt mit der Eingabe demografischer Variablen beginnen und im zweiten Schritt die Schulleistung hinzufügen. Dies wird Ihnen helfen zu verstehen, was die Vorhersagefähigkeit der Schulleistung jenseits der demografischen Faktoren ist. Die hierarchische Regression umfasst auch die Vorwärts-, Rückwärts- oder schrittweise Regression, bei der die unabhängigen Variablen auf der Grundlage einiger statistischer Kriterien automatisch hinzugefügt oder entfernt werden. Diese verschiedenen Arten von hierarchischen Regressionen sind besonders nützlich, wenn wir eine sehr große Anzahl potenzieller Prädiktorvariablen haben und (statistisch) bestimmen möchten, welche Variablen die größte Vorhersagekraft haben.

Wir können also zusammenfassen, dass hierarchische lineare Modellierung verwendet wird, wenn Sie verschachtelte Daten haben, und wir verwenden hierarchische Regression, wenn wir Variablen in mehreren Schritten zu Ihrem Modell hinzufügen oder daraus entfernen möchten. Ich hoffe, dass Ihnen das Verständnis dieses Unterschieds zwischen den beiden statistischen Methoden bei der Bestimmung der geeigneten Analyse für Ihre Studie helfen wird.

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