Mehrebenenanalyse: Eine anwendungsorientierte Einführung mit R » książka
Mehrebenenanalyse: Eine anwendungsorientierte Einführung mit R
ISBN-13: 9783658477097 / Niemiecki / Miękka / 2025 / 120 str.
Mehrebenenanalyse: Eine anwendungsorientierte Einführung mit R
ISBN-13: 9783658477097 / Niemiecki / Miękka / 2025 / 120 str.
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Die Mehrebenenanalyse ist ein statistisches Verfahren, das verwendet wird, wenn Daten hierarchisch strukturiert sind, d.h. Einheiten auf dem Individualniveau zu Einheiten aus einem oder mehreren höheren Niveaus gehören (z.B. Schüler in Klassen in Schulen). Es handelt sich um eine spezielle Regressionsanalyse, mit der Abhängigkeiten und Variationen auf verschiedenen Ebenen analysiert werden können. Das Buch behandelt die Logik der Mehrebenenanalyse, ihre wichtigsten statistischen Grundlagen sowie ihre Umsetzung in der Statistikumgebung R. Die Modellierung der Effekte auf verschiedenen Ebenen wird Schritt für Schritt erläutert, wobei ein besonderes Augenmerk auf Modellvergleichen liegt. Zudem werden besondere Anwendungsfälle, etwa kreuz-klassifizierte oder longitudinale Daten, illustriert. Als Beispiel dienen Daten aus der interkulturell vergleichenden Forschung, wobei Sprachkenntnisse von Migrantinnen und Migranten durch verschiedene Variablen auf der individuellen Ebene, sowie auf dem höheren Niveau durch die Kombinationen von Herkunfts- und Aufenthaltsland erklärt werden. Datensatz und ergänzende Materialien zu den Kapiteln sind auf der Produktseite des Buches auf SpringerLink verfügbar.
Die Mehrebenenanalyse ist ein statistisches Verfahren, das verwendet wird, wenn Daten hierarchisch strukturiert sind, d.h. Einheiten auf dem Individualniveau zu Einheiten aus einem oder mehreren höheren Niveaus gehören (z.B. Schüler in Klassen in Schulen). Es handelt sich um eine spezielle Regressionsanalyse, mit der Abhängigkeiten und Variationen auf verschiedenen Ebenen analysiert werden können. Das Buch behandelt die Logik der Mehrebenenanalyse, ihre wichtigsten statistischen Grundlagen sowie ihre Umsetzung in der Statistikumgebung R. Die Modellierung der Effekte auf verschiedenen Ebenen wird Schritt für Schritt erläutert, wobei ein besonderes Augenmerk auf Modellvergleichen liegt. Zudem werden besondere Anwendungsfälle, etwa kreuz-klassifizierte oder longitudinale Daten, illustriert. Als Beispiel dienen Daten aus der interkulturell vergleichenden Forschung, wobei Sprachkenntnisse von Migrantinnen und Migranten durch verschiedene Variablen auf der individuellen Ebene, sowie auf dem höheren Niveau durch die Kombinationen von Herkunfts- und Aufenthaltsland erklärt werden. Datensatz und ergänzende Materialien zu den Kapiteln sind auf der Produktseite des Buches auf SpringerLink verfügbar.
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