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Dieses Lehrbuch vermittelt die theoretischen Grundlagen sowie die praktische Anwendung der Mehrebenenanalyse, die es erlaubt, den Einfluss des sozialen Kontextes auf das individuelle Handeln zu bestimmen. Anhand von Datensätzen aus der empirischen Schulforschung, wie sie in Deutschland mit der PISA 2000-Studie bekannt geworden ist, werden die praktischen Grundlagen der Mehrebenenanalyse vermittelt, wobei das Freeware-Programm MLA zum Einsatz gelangt. Die im Buch verwendeten Freeware-Programme und Datensätze sind über das Internet direkt kostenlos beziehbar. Das Lehrbuch richtet sich an Dozierende und Studierende weiterführender Statistikkurse der BA/MA Studiengänge in quantitativer Sozialforschung. Vorausgesetzt werden lediglich Kenntnisse des linearen Regressionsmodells.
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Mehrebenenanalyse, Wolfgang Langer
- Lingua
- Pubblicato
- 2008
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- (In brossura)
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- Titolo
- Mehrebenenanalyse
- Sottotitolo
- Eine Einführung für Forschung und Praxis
- Lingua
- Tedesco
- Autori
- Wolfgang Langer
- Editore
- VS, Verl. für Sozialwiss.
- Pubblicato
- 2008
- Formato
- In brossura
- Pagine
- 316
- ISBN10
- 3531156853
- ISBN13
- 9783531156859
- Serie
- Tag
- Scienze sociali, Libri di testo, Germania, Sociologia, Società, Ricerca, Statistica, Metodologie, Ricerca Sociale, Analisi testuale
- Descrizione
- Dieses Lehrbuch vermittelt die theoretischen Grundlagen sowie die praktische Anwendung der Mehrebenenanalyse, die es erlaubt, den Einfluss des sozialen Kontextes auf das individuelle Handeln zu bestimmen. Anhand von Datensätzen aus der empirischen Schulforschung, wie sie in Deutschland mit der PISA 2000-Studie bekannt geworden ist, werden die praktischen Grundlagen der Mehrebenenanalyse vermittelt, wobei das Freeware-Programm MLA zum Einsatz gelangt. Die im Buch verwendeten Freeware-Programme und Datensätze sind über das Internet direkt kostenlos beziehbar. Das Lehrbuch richtet sich an Dozierende und Studierende weiterführender Statistikkurse der BA/MA Studiengänge in quantitativer Sozialforschung. Vorausgesetzt werden lediglich Kenntnisse des linearen Regressionsmodells.