Workshop 3

Einführung in die Mehrebenenanalyse mit R

Univ.-Prof. Dr. Bertolt Meyer, Institut für Psychologie, Technische Universität Chemnitz

3. bis 5. Juli 2017

 

In diesem interaktiven Workshop lernen die Teilnehmer*innen durch eigenes Ausprobieren und (Nach)Rechnen, wie man Mehrebenenmodelle und gemischte Modelle mit der Free Software R berechnet. Für diesen Workshop sind keine Vorkenntnisse in R und mit Mehrebenenmodellen erforderlich, statistisches Grundwissen sollte aber vorhanden sein. Mehrebenenmodelle sind die statistisch adäquateste Art, Zusammenhangshypothesen mit Datensätzen zu testen, die eine hierarchische Struktur aufweisen. Das bedeutet, dass Gruppen oder Cluster von Messwerten zueinander ähnlicher sind als zu anderen, wie es zum Beispiel bei Schüler*innen aus derselben Schulklasse der Fall ist.

Solche sogenannten hierarchischen Datensätze verletzen i.d.R. die Voraussetzungen klassischer OLS-Verfahren wie z.B. lineare Regression und erfordern Mehrebenenanalysen bzw. gemischte Modelle. Nach einer kurzen Einführung in R lernen die Teilnehmer*innen wie man einen Datensatz auf das Vorliegen einer Mehrebenenstruktur testet. Anschließend wird erlernt und geübt wie man Mehrebenenmodelle (random-intercept Modelle und randomintercepts- and slopes Modelle) berechnet und ihre Passung zu den Daten bestimmt. Der Workshop endet mit Verfahren zur Schätzung der aufgeklärten Varianz und zur Berechnung und Visualisierung von Mehrebenen-Interaktionseffekten. Praktische Tipps zum korrekten Berichten der Ergebnisse in Publikationen werden ebenfalls gegeben. Der Workshop ist so aufgebaut, dass die Teilnehmer*innen am eigenen Laptop die vorgestellten Rechenschritte Schritt für Schritt nachvollziehen und selber ausführen können. Die so erarbeitete Syntax kann dann später als Grundlage für eigene Analysen verwendet werden.

Für die Teilnahme an diesem Workshop erhalten Sie 2,5 ECTS-Punkte.


Kostenbeitrag für den Workshop: € 40,-


Benötigte Software (kostenlos; läuft auf Mac, Windows, Linux):

R: http://www.r-project.org  - dann links im Menü auf „CRAN“ klicken

R-Studio: http://www.rstudio.com/products/RStudio/