hierarchical linear model(层级线性模型/分层线性模型,常缩写 HLM):一种用于分析具有层级结构(嵌套结构)数据的统计模型,例如“学生嵌套在班级/学校中”“重复测量嵌套在个体中”。它通过设置不同层级的方程与随机效应,同时刻画组内与组间差异;也常被视为多层模型(multilevel model)的一种线性形式。
(相关但更广的说法还包括 mixed-effects model、multilevel regression 等。)
/ˌhaɪəˈrɑːrkɪkəl ˈlɪniər ˈmɑːdəl/
We used a hierarchical linear model to account for students nested within schools.
我们使用层级线性模型来处理“学生嵌套在学校之中”的数据结构。
After controlling for age and income, the hierarchical linear model showed that neighborhood-level factors explained additional variation in health outcomes.
在控制年龄和收入后,层级线性模型显示:社区层面的因素还能解释健康结果的额外差异。
该术语由三部分构成:hierarchical(“层级的、分层的”,来自 hierarchy,源于希腊语 hierarkhia,与“等级/层级的统辖”有关)+ linear(“线性的”)+ model(“模型”)。合起来强调:用线性回归框架来刻画分层/嵌套数据中的不同层级关系与变异来源。HLM 一词在社会科学、教育研究与心理测量等领域尤为常见。