Über diesen Kurs

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In this course, PhD candidates will get an introduction into the theory of multilevel modelling, focusing on two level multilevel models with a 'continuous' response variable. In addition, participants will learn how to run basic two-level model in R. 
The objective of this course is to get participants acquainted with multilevel models. These models are often used for the analysis of ‘hierarchical’ data, in which observations are nested within higher level units (e.g. repeated measures nested within individuals, or pupils nested within schools).  In this type of data causes of outcomes (e.g. the performance of pupils in schools) are located both at the level of the individual (e.g., own and parental resources), and at a higher, contextual, level shared by some of the individuals (e.g. characteristics of the class and of the teacher). Because of this, the assumption of 'independent observations' is violated with hierarchical data, but multilevel modelling can easily account for that. Moreover, multilevel modelling can easily deal with missing data (in most circumstances).

This course is designed and presented by Dr. Joran Jongerling on behalf of the Erasmus Graduate School of Social Sciences and the Humanities (EGSH, www.egsh.eur.nl) of the Erasmus University Rotterdam in the Netherlands. Should you have any questions about the organization or contents of the course, please send us an email at contact@egsh.eur.nl.

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Coursera-Labore

Enthält praktische Lernprojekte.

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Stufe „Mittel“

Understanding of Bachelor-level statistics.

Ca. 7 Stunden zum Abschließen

Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

R Programming
Multilevel Regression

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Dozent

Dozentenbewertung

4,4/5 (5 Bewertungen)

Erasmus Graduate School of Social Sciences and the Humanities Team

1.762 Lernende

1 Kurse

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

10 Minuten zum Abschließen

Errata

10 Minuten zum Abschließen

1 Lektüre

Woche2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Introduction to Multilevel Modeling (MLM)

3 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 41 min)

Woche3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Random Slopes and Cross-Level Interactions

2 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 41 min)

Woche4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Putting it all Together

3 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 24 min)

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.

Multilevel Modeling