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Mehrebenenanalysen in der psychologischen Forschung

Published Online:October 11, 2006https://doi.org/10.1026/0033-3042.57.4.213

Abstract

Zusammenfassung. Daten mit Mehrebenenstruktur liegen vor, wenn für jede Versuchsperson eine Vielzahl von Messungen erhoben wird (z.B. in Tagebuchstudien) oder wenn Individuen in Gruppen analysiert werden. Derartige Daten können mit Hilfe von Mehrebenenanalysen ausgewertet werden. Der vorliegende Artikel erläutert das Prinzip der Mehrebenenmodellierung mit Zufallskoeffizienten, nennt Vorteile gegenüber herkömmlichen Analysestrategien und liefert Beispiele aus empirischen Studien. Außerdem wird diskutiert, welche Aspekte bei Mehrebenenanalysen zu beachten sind. Hierzu gehören die Zentrierung von Prädiktoren, die Fixierung von Koeffizienten und die Zahl der Analyseebenen.


Multilevel analyses in psychological research. Advantages and potential of multilevel random coefficient modeling

Abstract. Multilevel data structures are commonplace in psychological research, e.g., in diary studies with numerous observations per participant, or when studying several groups of individuals. These data can be analyzed using multilevel random coefficient modeling (MRCM). This article explains the logic of MRCM and the advantages of MRCM over more traditional techniques. In addition, some examples of MRCM analyses are described, and various factors that need to be considered when conducting MRCM analyses are discussed (e.g., centering of predictors, fixing coefficients, and number of levels of analysis).

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