Mehrebenenanalyse
Jan Hochweber und Johannes Hartig
Diese Publikation zitieren
Jan Hochweber, Johannes Hartig, Mehrebenenanalyse (2012), Beltz Juventa, 69469 Weinheim, ISSN: 2191-8325, 2012S.1
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Beschreibung / Abstract
Datensätze in der Sozialwissenschaft weisen oftmals eine hierarchische Datenstruktur auf. Mit der Mehrebenen-Regression können diese Datensätze statistisch angemessen ausgewertet und spezifische für die Erziehungswissenschaft interessante Fragestellungen bearbeitet werden. In diesem Kapitel liegt der Schwerpunkt auf der Mehrebenen-Regression mit zwei hierarchischen Ebenen, die formal dargestellt und anhand eines empirischen Beispiels veranschaulicht wird. Daneben wird auf Voraussetzungen der Mehrebenen-Regression sowie anwendungsrelevante Aspekte (z.B. Effektgrößemaße) eingegangen, und es werden verschiedene Varianten der Mehrebenen-Regression (z.B. Modelle für Messwiederholungen) thematisiert.
Inhalt:
1 Probleme bei der Nichtberücksichtigung hierarchischer Datenstrukturen
2 Mehrebenen-Regression mit zwei Ebenen
3 Feste Effekte und Zufallseffekte
4 Veranschaulichung am empirischen Beispiel
5 Voraussetzungen der Mehrebenen-Regression
6 Anwendungsrelevante Aspekte
7 Varianten der Mehrebenen-Regressionsanalyse
8 Literaturverzeichnis
Inhalt:
1 Probleme bei der Nichtberücksichtigung hierarchischer Datenstrukturen
2 Mehrebenen-Regression mit zwei Ebenen
3 Feste Effekte und Zufallseffekte
4 Veranschaulichung am empirischen Beispiel
5 Voraussetzungen der Mehrebenen-Regression
6 Anwendungsrelevante Aspekte
7 Varianten der Mehrebenen-Regressionsanalyse
8 Literaturverzeichnis