Courses: Course information

Inhalt:

Multilevel Modelle erlauben die Analyse von Forschungsdesigns, in denen die einzelnen Analyseeinheiten innerhalb größerer Einheiten geschachtelt sind. Anwendungsbeispiele sind u.a. die empirische Bildungsforschung (Schüler in Schulen), die Organisationspsychologie (Mitarbeiter in Unternehmen) und die Therapieforschung (Patienten in Therapiegruppen). Auch längsschnittliche Designs (wie Wachstumskurvenmodelle) können mit Multilevel-Modellen ausgewertet werden.

Im Seminar werden die Grundlagen für die Anwendung von Multilevel Modellen erarbeitet und in eigenen Datenanalysen von Daten aus der Bildungsforschung angewendet. Ein Schwerpunkt wird dabei auf die Implementierung der Modelle in SPSS, Mplus, und anderen Programmen gelegt.

Literatur:

• Gelman, A. & Hill, J. (2007). Data Analysis Using Regression and Multilevel / Hierarchical Models. Cambridge: Cambridge University Press.
• Hox, J.J. (2002). Multilevel Analysis. Techniques and Applications (2nd edition). Mahwah, NJ: Lawrence Earlbaum.
• Langer, W. (2004). Mehrebenenanalyse. Eine Einführung für Forschung und Praxis. Wiesbaden:VS.
• Raudenbush, S.W. & Bryk, A.S. (2002). Hierarchical Linear Models. Applications and Data Analysis (2nd edition). Thousand Oaks, CA: Sage.
• Snijders, T. A. B. & Bosker, R. J. (1999). Multilevel Analysis. An Introduction to Basic and Advanced Multilevel Modeling. London: Sage.