Liebe Kolleginnen und Kollegen, ich möchte Sie auf mein Lehrbuch "Mehrebenenanalyse. Eine Einführung für Forschung und Praxis" aufmerksam machen, das am 30.November im VS-Verlag in der Reihe Studienskripten zur Soziologie erscheinen wird. (ISBN: 3-531-14204-6) Ausgehend von der klassischen Kontextanalyse im Rahmen des Regressionsmodells führt es systematisch in die Mehrebenenmodelle für Quer- und Längsschnittsdaten ein, die unter die Bezeichnung Hierarchisch-Lineare Modelle fallen. Anhand von Datensätzen aus der empirischen Schul-, Meinungs- und Evaluationsforschung werden die Grundmodelle vorgestellt und praktisch mit Hilfe des Freeware-Mehrebenenprogramms MLA geschätzt. Hierbei liegt ein besonderes Gewicht auf der Auswertungsplanung und ihrer schrittweisen praktischen Umsetzung. Das didaktische Konzept des Buches habe ich in mehreren Lehranstaltungen erprobt und verbessert, so dass es nun das Prädikat "student-proved" beanspruchen kann. Auf meiner Websuite http://www.soziologie.uni-halle.de/langer/buecher/mehrebenen stehen Ihnen die gesamten Unterrichtsmaterialien zur Verfügung, die Sie für eine Lehrveranstaltung zur Mehrebenenanalyse benötigen: - Die Datensätze und Befehlsdateien zum Buch - Mehrebenen-Freeware-Programme - Studentenversionen der kommerziellen Programmanbieter (HLM,MLwiN,PRELIS/LISREL) - Weiterführende Literatur und Internetquellen. Inhaltsverzeichnis des Buches: 1. Einleitung 2. Die Entwicklung der Kontextanalyse 3. Die klassischen Verfahren der Kontextanalyse 3.1 Die ANOVA als lineares Regressionsmodell 3.2 Das „gepoolte“ Regressionsmodell 3.3 Das klassische Kovarianzmodell der Regressionsanalyse 3.4 Die Within-Regressionsmodelle der einzelnen Schulen 3.5 Das Kovarianzmodell mit schulspezifischen Dummyvariablen 3.6 Das Kovarianzmodell mit schulspezifischen Interaktionseffekten 3.7 Das Kontextmodell von Cronbach & Webb 3.8 Das Mehrebenenmodell von Boyd & Iversen 3.9 Resümee der klassischen Kontextanalyse 4. Hierarchisch-Lineare Modelle der 90er Jahre 4.1 Das Random-Intercept-Only-Modell als Realisierung der ANOVA 4.2 Das Random-Intercept-Modell mit einer Kovariaten als Realisierung des ANCOVA-Modells 4.3 Das Random-Slope-Modell 4.4 Das Random-Intercept-Random-Slope-Modell 4.5 Das Mehrebenenmodell mit Kontexteffekten 4.5.1 Grand-Mean-Zentrierung von Kontextmerkmalen 4.5.2 Dummyvariablen als Kontextmerkmale 4.6 Resümee der Random-Coefficient-Modelle 5. Die praktische Datenanalyse mit MLA 2.2 5.1 Aggregation von Kontextmerkmalen mit SPSS 5.2 Die Entwicklung eines Auswertungsdesign für die Mehrebenenanalyse 5.3 Explorative Analysen auf der Schüler- und Schulebene 5.3.1 Explorative Analysen auf der Schülerebene 5.3.2 Schätzung eines kontextunabhängigen Regressionsmodells auf der Schülerebene 5.3.3 Explorative Datenanalyse auf der Schulebene 5.3.4 Schätzung eines „ökologischen“ Regressionsmodells auf der Schulebene 5.4 Die Feinplanung der Mehrebenenanalyse 5.4.1 Schritt 1: Die Schätzung des Null- und des Random-Intercept-Only-Modells 5.4.2 Schritt 2: Die Schätzung der Populationsregression mit den exogenen Individualvariablen 5.4.3 Schritt 3: Schätzung der Varianzkomponenten kontextabhängiger Steigungskoeffizienten 5.4.4 Schritt 4: Einführung von Kontextvariablen zur Erklärung des Testergebnisses 5.4.5 Schritt 5: Einführung von Wechselwirkungseffekten zwischen den Ebenen 5.5 Resümee der praktischen Mehrebenenanalyse 6. Die Analyse von Paneldaten als Mehrebenenmodell 6.1 Die Schätzung von Wachstumsmodellen im Rahmen des Hierarchisch-Linearen Modells 6.1.1 Explorative Analysen der Gewichtszunahme von Säuglingen 6.1.2 Die Mehrebenenanalyse der Gewichtszunahme von Säuglingen 6.1.2.1 Die Schätzung des Nullmodells 6.1.2.2 Die Schätzung des Random-Intercept-Only-Modells 6.1.2.3 Die Schätzung des linearen Wachstumsmodells 6.1.2.4 Die Schätzung des quadratischen Wachstumsmodells 6.1.2.5 Die Schätzung des quadratischen Wachstumsmodells mit einem Personenmerkmal als Kontextvariable 6.2 Die Analyse von Einstellungsänderungen im Rahmen des Mehrebenenmodells 6.2.1 Explorative Analysen zur Einstellung gegenüber der Abtreibung 6.2.2 Die Schätzung der Einstellungsänderung im Rahmen des Zweiebenenmodells 6.2.2.1 Die Schätzung des zugehörigen Nullmodells 6.2.2.2 Die Schätzung des Random-Intercept-Only-Modells im Zweiebenenansatz 6.2.2.3 Die Schätzung des quadratischen Wachstummodells 6.2.2.4 Die Schätzung des Random-Intercept-Modells der Einstellungsänderung 6.2.2.5 Die Schätzung des Intercept-as-Outcome-Modells der Einstellungsänderung 6.3 Der Einsatz von Mehrebenenmodellen in der Evaluationsforschung 6.3.1 Schätzung der Null- und Random-Intercept-Modelle 6.3.2 Schätzung des Intercept-as-Outcome-Modells zur Bestimmung der Wirksamkeit der beiden Treatmentarten 6.4 Resümee der Panelmodelle 7. Ausblick auf neuere Entwicklungen Literaturverzeichnis Autorenregister Sachregister Ich wünsche Ihnen viel Erfolg mit einer eigenen Lehrveranstaltung zur Mehrebenenanalyse. Mit freundlichen Grüßen Ihr Wolfgang Langer -- Dr. Wolfgang Langer Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg Institut für Soziologie Emil-Abderhalden-Str. 7 06099 Halle (Saale) Martin-Luther-University Halle-Wittenberg Institute of Sociology Emil-Abderhalden-Str. 7 D06099 Halle (Saale) E-mail: langer@soziologie.uni-halle.de Homepage: www.soziologie.uni-halle.de/langer/ Institute: Tel.: ++49/ (0)345 5524248 Fax.: ++49/ (0)345 5527149 Privat: Tel.: ++49/ (0)345 2021819 "It's better to have an approximate solution to the right problem than to have an exact solution to the wrong one." (John Tukey 1988) or for insiders "Statistics can't work magic." (Howard Winer 1989) or for optimists "Murphy's Laws for Researchers: (1) If you think of something new, it's been done. (2) If you think something is important, no one else will. (3) If you throw it away, someone else will publish it, obtain a grant, write a book, and get on the Oprah Winfrey show." (Joop Hox 2000)