Hiyerarşik Model
Hierarchical Model
Tanım
Alt düzeydeki değişkenlerin veya birimlerin, daha büyük ve kapsayıcı üst düzey yapılar veya kümeler içinde iç içe (nested) geçtiği ilişkileri eş zamanlı inceleyen istatistiksel prosedür.
Örnek Vaka / Uygulama
Bir klinik psikoloji araştırmasında, 30 farklı hastanedeki 150 terapistin tedavi ettiği 1.500 hastanın depresyon skorlarındaki iyileşme incelenmektedir. Hastalar terapistlerine, terapistler ise hastanelere bağlı olduğundan veriler bağımsız değildir. Hiyerarşik doğrusal modelleme (HLM) kullanılarak, hem hastanın bireysel özelliklerinin (ilk depresyon şiddeti) hem de terapistin deneyimi ile hastanenin sosyoekonomik bağlamının iyileşme üzerindeki ortak ve ayrıştırılmış etkileri istatistiksel olarak hatasız bir şekilde modellenir.
Derin Analiz
Hiyerarşik modeller, özellikle çok katmanlı veri yapılarını analiz etmek ve çoklu varyans kaynaklarını ayrıştırmak için geliştirilmiş gelişmiş istatistiksel araçlardır. Geleneksel doğrusal modellerin varsaydığı gözlemlerin bağımsızlığı (independence of observations) kuralının ihlal edildiği durumlarda—örneğin, öğrencilerin sınıflara, sınıfların okullara, okulların ise şehir eğitim sistemlerine iç içe geçmiş olduğu durumlarda—standart hataların ve kestirimlerin sapmasını önler. Psikometride ve faktör analizinde ise, birincil düzeydeki spesifik yeteneklerin (örneğin sözel, sayısal, uzamsal) daha üst düzey genel bir faktörün (örn. Spearman'ın g faktörü) varyansını nasıl açıkladığını hiyerarşik bir topolojiyle modeller. Bu yönüyle sadece bir regresyon tekniği değil, aynı zamanda bilişsel mimarilerin ve psikolojik yapının organizasyonunu yansıtan teorik bir şemadır.
Etimoloji
Karıştırmayın
Düzlemsel (flat) regresyon modelleri ile sıklıkla karıştırılır; standart regresyonlar verideki iç içe geçmiş (nested) yapıyı ve varyans katmanlarını hesaba katmazken, hiyerarşik modeller çok düzeyli hata terimlerini ve rastgele etki parametrelerini doğrudan tahmine dahil eder.