Regressions- und Mehrebenenanalysen mit R und Mplus

Emagister bietet Ihnen die Schulung auf Mehrebenenanalyse (englisch Multilevel Analysis, MLA), auch als Hierarchisch Lineare Modellierung (englisch Hierarchical Linear Modeling, HLM) bezeichnet, ist eine Gruppe multivariater statistischer Verfahren zur Analyse hierarchisch strukturierter bzw. gruppierter Daten, die ursprünglich in der empirischen Sozialforschung Anwendung fand, um Abhängigkeiten zwischen Daten aufgrund ihrer Hierarchisierung bzw. Gruppierung zu modellieren. Daten enthalten hierarchische Abhängigkeiten, sobald sie clusterweise erhoben werden, was sehr häufig der Fall ist. Aufgrund ihrer Überlegenheit gegenüber den herkömmlichen Verfahren – die unabhängige Daten voraussetzen und damit nicht in der Lage sind, Abhängigkeiten zwischen Daten zu berücksichtigen, was zu verzerrten Ergebnissen führt – sollten Mehrebenenanalysen in allen Bereichen eingesetzte werden, in denen Daten in unterschiedlichen Gruppen an unterschiedlichen Orten zu unterschiedlichen Zeiten erhoben werden.
Die meisten Daten sind hierarchisch strukturiert, d.h. man kann sie Gruppen oder Clustern zuordnen, z.B. Kinder zu Familien, Personen zu Wohnorten, Patienten zu Kliniken, Käufer zu Marktsegmenten etc. Wenn eine Untersuchung Probanden zu unterschiedlichen Zeitpunkten an verschiedenen Orten zieht, wie beispielsweise die Passanten zu verschiedenen Uhrzeiten in einer Einkaufspassage, die Mitarbeiter in verschiedenen Abteilungen eines Unternehmens oder die Patienten in verschiedenen Kliniken, dann sind die Daten innerhalb einer Erhebungsstichprobe untereinander abhängig. Dies trifft auch zu, wenn gleichartige Messwerte von ein und derselben Person erhoben werden wie beispielsweise die Bewertungen von verschiedenen Produkten oder die medizinischen Ergebnisse von Patienten über einen längeren Zeitraum.

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