In diesem Kurs erhalten Doktoranden eine Einführung in die Theorie der Mehrebenenmodellierung, wobei der Schwerpunkt auf zweistufigen Mehrebenenmodellen mit einer "kontinuierlichen" Antwortvariablen liegt. Darüber hinaus lernen die Teilnehmer, wie man ein grundlegendes zweistufiges Modell in R ausführt.

Das Ziel dieses Kurses ist es, die Teilnehmer mit mehrstufigen Modellen vertraut zu machen. Diese Modelle werden häufig für die Analyse von "hierarchischen" Daten verwendet, bei denen die Beobachtungen in Einheiten auf höherer Ebene verschachtelt sind (z.B. wiederholte Messungen innerhalb von Personen oder Schüler innerhalb von Schulen). Bei dieser Art von Daten sind die Ursachen für die Ergebnisse (z.B. die Leistungen der Schüler in den Schulen) sowohl auf der Ebene des Individuums (z.B. eigene und elterliche Ressourcen) als auch auf einer höheren, kontextuellen Ebene zu finden, die einige der Individuen teilen (z.B. Merkmale der Klasse und des Lehrers). Aus diesem Grund wird die Annahme 'unabhängiger Beobachtungen' bei hierarchischen Daten verletzt, aber die mehrstufige Modellierung kann dies problemlos berücksichtigen. Außerdem kann die Mehrebenenmodellierung (in den meisten Fällen) problemlos mit fehlenden Daten umgehen. Dieser Kurs wird von Dr. Joran Jongerling im Namen der Erasmus Graduate School of Social Sciences and the Humanities (EGSH, www.egsh.eur.nl) der Erasmus Universität Rotterdam in den Niederlanden konzipiert und präsentiert. Sollten Sie Fragen zur Organisation oder zum Inhalt des Kurses haben, senden Sie uns bitte eine E-Mail an contact@egsh.eur.nl.