1.) Multilevel Analyse
2.) wichtige Unterschiede zur multiplen Regression
3.) Was sind Level?
4.) Forschungsfragen: Grundlegende Ziele der MLA & weiterführende Fragen
5.) Grenzen & Voraussetzungen
6.) feste Effekte & Zufallseffekte
7.) Parameterschätzung der Multilevel-Analyse
8.) Das Nullmodell der MLA (ohne Prädiktoren)
9.) Beispieldaten: Sympathiebeurteilung
10.) Das Nullmodell in R
11.) Das Nullmodell in R: Output
12.) Die Intraclass Korrelation (ICC)
13.) Doppelte Nestung der Beobachtungen
14.) Das Nulllmodell mit doppelter Nestung
15.) Modellvergleiche
16.) Modellvergleiche in R
17.) Das Random-Intercept-Model mit Level 1 Prädiktor
18.) Das Random Intercept Model mit Level 1 Prädiktor: R-Ausgabe
19.) Das Random-Intercept-Model mit Level 1 und Level 2 Prädiktoren
20.) Das Random Intercept Model mit Level 1 und Level 2 Prädiktoren: R Output
21.) Varianzaufklärung (Nakagawa’s R^2)
22.) Das Random-Slope-Modell (mit einem Level 1 Prädiktor)
23.) Das Random Coefficient Model
24.) Kompettes R Beispiel
25.) Komplettes R Beispiel: Backwards Befehl
26.) Kompettes R Beispiel: Vergleich volles & finales Modell
27.) Zusammenfassung Multilevel Analyse
28.) Ergänzungen zum FAQ
Last changeda year ago
