HLM
¿Qué es HLM?
HLM ajusta los modelos a las variables de resultado que generan un modelo lineal con variables explicativas que dan cuenta de las variaciones en cada nivel, utilizando variables especificadas en cada nivel. HLM no solo estima los coeficientes del modelo en cada nivel, sino que también predice los efectos aleatorios asociados con cada unidad de muestreo en cada nivel.
¿Qué puede hacer con HLM?
Puede ajustarse a modelos de dos, tres y cuatro niveles con variables de resultado continuas, de conteo, ordinales y nominales.
es capaz de ajustar modelos multivariados donde la varianza en el nivel más bajo de la jerarquía puede asumir una variedad de formas / estructuras.
ofrece una selección de modelos anidados de tres y cuatro niveles para modelos transversales y longitudinales y modelos de mezcla anidados y clasificados cruzados de cuatro vías.
permite el ajuste de modelos jerárquicos con efectos aleatorios dependientes (modelos de diseño espacial).
tiene la capacidad de estimar un HLM a partir de datos incompletos en forma de un enfoque completamente automatizado que genera y analiza múltiples conjuntos de datos imputados a partir de datos incompletos. El modelo es totalmente multivariado y permite al analista fortalecer la imputación a través de variables auxiliares.
incluye la opción de adaptarse a combinaciones flexibles de intersecciones fijas y coeficientes aleatorios (FIRC) que ahora se incluyen en HLM2, HLM3, HLM4, HCM2 y HCM3.
Puede analizar datos de valor plausible / imputados múltiples.
tiene una opción para adaptarse a modelos V-conocidos.