Multilevel Modeling Using R

Wie sein Bestseller-Vorgänger bietet Multilevel Modeling Using R Third Edition dem Leser eine hilfreiche Anleitung zur Durchführung der mehrstufigen Datenmodellierung mit der R-Softwareumgebung. Nach der Überprüfung von linearen Standardmodellen stellen die Autoren die Grundlagen von Mehrebenenmodellen vor und erklären, wie diese Modelle mit R angepasst werden. Anschließend zeigen sie, wie die Mehrebenenmodellierung mit Längsschnittdaten eingesetzt werden kann und demonstrieren die wertvollen grafischen Möglichkeiten in R. Das Buch beschreibt auch Modelle für kategoriale abhängige Variablen sowohl in einstufigen als auch in mehrstufigen Daten. Die dritte Auflage des Buches enthält einige neue Themen, die in der zweiten Auflage nicht präsent waren. Konkret wurde ein neues Kapitel aufgenommen, das sich auf die Anpassung der mehrstufigen Modellierung latenter Variablen in der R-Umgebung konzentriert. Mit R ist es möglich, eine Vielzahl von latenten Variablenmodellen in den Mehrebenenkontext einzupassen, einschließlich Faktorenanalyse, Strukturmodellen, Item-Response-Theorie und latenten Klassenmodellen. Die dritte Auflage enthält auch neue Abschnitte in Kapitel 11, in denen zwei nützliche Alternativen zu Standard-Mehrebenenmodellen beschrieben werden: Modelle mit festen Effekten und verallgemeinerte Schätzgleichungen. Diese Ansätze sind besonders nützlich bei kleinen Stichproben und wenn der Forscher daran interessiert ist, die Korrelationsstruktur innerhalb übergeordneter Einheiten (z. Schulen). Die dritte Auflage enthält auch einen neuen Abschnitt über die Mediationsmodellierung im Mehrebenenkontext in Kapitel 11. Diese gründlich aktualisierte Überarbeitung gibt dem Leser modernste Werkzeuge an die Hand, um eigene Untersuchungen in der Mehrebenenmodellierung zu starten und Einblicke in seine Forschung zu erhalten. . Sprache: Englisch