Mehrebenenanalyse : Eine Einführung für Forschung und Praxis

Inhaltsverzeichnis

  1. Einleitung
     
  2. Die Entwicklung der Kontextanalyse
     
  3. Die klassischen Verfahren der Kontextanalyse
    1. Die ANOVA als lineares Regressionsmodell
    2. Das „gepoolte“ Regressionsmodell
    3. Das klassische Kovarianzmodell der Regressionsanalyse
    4. Die Within-Regressionsmodelle der einzelnen Schulen
    5. Das Kovarianzmodell mit schulspezifischen Dummyvariablen
    6. Das Kovarianzmodell mit schulspezifischen Interaktionseffekten
    7. Das Kontextmodell von Cronbach & Webb
    8. Das Mehrebenenmodell von Boyd & Iversen
    9. Resümee der klassischen Kontextanalyse
       
  4. Hierarchisch-Lineare Modelle der 90er Jahre
    1. Das Random-Intercept-Only-Modell als Realisierung der ANOVA
    2. Das Random-Intercept-Modell mit einer Kovariaten als Realisierung des ANCOVA-Modells
    3. Das Random-Slope-Modell
    4. Das Random-Intercept-Random-Slope-Modell
    5. Das Mehrebenenmodell mit Kontexteffekten
      1. Grand-Mean-Zentrierung von Kontextmerkmalen
      2. Dummyvariablen als Kontextmerkmale
    6. Resümee der Random-Coefficient-Modelle
       
  5. Die praktische Datenanalyse mit MLA 2.2
    1. Aggregation von Kontextmerkmalen mit SPSS
    2. Die Entwicklung eines Auswertungsdesign für die Mehrebenenanalyse
    3. Explorative Analysen auf der Schüler- und Schulebene
      1. Explorative Analysen auf der Schülerebene
      2. Schätzung eines kontextunabhängigen Regressionsmodells auf der Schülerebene
      3. Explorative Datenanalyse auf der Schulebene
      4. Schätzung eines „ökologischen“ Regressionsmodells auf der Schulebene
    4. Die Feinplanung der Mehrebenenanalyse
      1. Schritt 1: Die Schätzung des Null- und des Random-Intercept-Only- Modells
      2. Schritt 2: Die Schätzung der Populationsregression mit den exogenen Individualvariablen
      3. Schritt 3: Schätzung der Varianzkomponenten kontextabhängiger Steigungskoeffizienten
      4. Schritt 4: Einführung von Kontextvariablen zur Erklärung des Testergebnisses
      5. Schritt 5: Einführung von Wechselwirkungseffekten zwischen den Ebenen
    5. Resümee der praktischen Mehrebenenanalyse
       
  6. Die Analyse von Paneldaten als Mehrebenenmodell
    1. Die Schätzung von Wachstumsmodellen im Rahmen des Hierarchisch-Linearen Modells
      1. Explorative Analysen der Gewichtszunahme von Säuglingen
      2. Die Mehrebenenanalyse der Gewichtszunahme von Säuglingen
        1. Die Schätzung des Nullmodells
        2. Die Schätzung des Random-Intercept-Only-Modells
        3. Die Schätzung des linearen Wachstumsmodells
        4. Die Schätzung des quadratischen Wachstumsmodells
        5. Die Schätzung des quadratischen Wachstumsmodells mit einem Personenmerkmal als Kontextvariable
    2. Die Analyse von Einstellungsänderungen im Rahmen des Mehrebenenmodells
      1. Explorative Analysen zur Einstellung gegenüber der Abtreibung
      2. Die Schätzung der Einstellungsänderung im Rahmen des Zweiebenenmodells
        1. Die Schätzung des zugehörigen Nullmodells
        2. Die Schätzung des Random-Intercept-Only-Modells im Zweiebenenansatz
        3. Die Schätzung des quadratischen Wachstummodells
        4. Die Schätzung des Random-Intercept-Modells der Einstellungsänderung
        5. Die Schätzung des Intercept-as-Outcome-Modells der Einstellungsänderung
    3. Der Einsatz von Mehrebenenmodellen in der Evaluationsforschung
      1. Schätzung der Null- und Random-Intercept-Modelle
      2. Schätzung des Intercept-as-Outcome-Modells zur Bestimmung der Wirksamkeit der beiden Treatmentarten
    4. Resümee der Panelmodelle
       
  7. Ausblick auf neuere Entwicklungen
Literaturverzeichnis
 
Autorenregister
 
Sachregister