SavedAdd your journal

Journals / Ege Eğitim Dergisi / 2016 / Cilt: 17 - Sayı: 2

Multilevel Models: The Two Level Model With Continuous Variables and an Empirical Example Using R

Çok Düzeyli Modeller: Sürekli Değişken ile İki Düzeyli Model Örneğive R Programıile Analizi

Burak AYDIN
Pages
567–596
Publication Date
2022-10-11
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

An illustrative example was included and the R syntax was provided (see supplementary)

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This article is crafted to provide basic theory, definition of important issues and an application of a two level regression model.
📊
Key Findings & Data:The basic theory with Kuehl (2000), Snijders and Bosker (2012), and Swaminathan and Rogers (2008) were introduced.
💡
Conclusion & Impact:An illustrative example was included and the R syntax was provided (see supplementary)
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2000 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

This article is crafted to provide basic theory, definition of important issues and an application of a two level regression model. It aims to enrich social scientists' methodological knowledge and equip them with appropriate theories and tools to deduce defensible inferences they draw from statistical analyses. The basic theory with Kuehl (2000), Snijders and Bosker (2012), and Swaminathan and Rogers (2008) were introduced. An illustrative example was included and the R syntax was provided (see supplementary)

Özet

Bu çalışmada iki düzeyli regresyon modelleri teori, önemli noktalar ve uygulama olmak üzere üç başlık altında tanıtılmıştır. Araştırmanın amacı çok düzeyli modellerin kullanılabilirliğini arttırmaktır. Makalenin giriş kısmında yerli ve yabancı alanyazına değinilmiştir. Teori kısmının açık, anlaşılır ve kolay takip edilebilir olması için çaba gösterilmiştir. Çok düzeyli modellerin varsayımları, bu modellerde bağımsız değişkenlerin merkezileştirilmesi ve hipotez testi konuları ayrı başlıklar altında verilmiştir. Uygulama verisi üzerinde yapılan analizler açıkça raporlanmış anlaşılabilirliği arttırmak için grafikler ile desteklenmiştir. Yapılan bütün analizler için kullanılan R betiği okuyucuların kullanımı için ekler kısmında sunulmuştur

🔖

Cite This Article

AYDIN, B. (2022). Multilevel Models: The Two Level Model With Continuous Variables and an Empirical Example Using R. Ege Eğitim Dergisi, Cilt: 17 - Sayı: 2, 567–596. https://ajindex.com/articles/495549

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (9)

  1. Acar, M. (2013). Öğrenci başarılarının belirlenmesi sınavında Türkçe dersi başarısının öğrenci ve okul özellikleri ile ilişkisinin hiyerarşik lineer model ile analizi. (Doktora tezi). Ankara Üniversitesi,
  2. Ölçme ve Değerlendirme Anabilim Dalı, Ankara. http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden edinilmiştir. Acar, T. ve Öğretmen, T. (2012). Çok düzeyli istatistiksel yöntemler ile 2006 PISA fen bilimleri performansının incelenmesi. Eğitim ve Bilim, 37(163), 178-189.
  3. Algina, J., ve Swaminathan, H. (2011). Centering in two-level nesteddesigns. J. Hox ve J. K. Roberts (Eds.), Handbook of advancedmultilevel analysis (s. 285-312).
  4. New York, NY: Taylor and Francis. Aitkin, M., ve Longford, N. (1986). Statistical modelling issues in school effectiveness studies. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General), 1-43.
  5. Atar, B. (2010). Basit doğrusal regresyon analizi ile hiyerarşik doğrusal modeller analizinin karşılaştırılması. Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, 1(2), 78- 84. Atar, H. Y. (2014). Öğretmen niteliklerinin TIMSS 2011 fen başarısına çok düzeyli etkileri. Eğitim ve Bilim, 39(172), 121-137.
  6. Aydın, B. (2014). Statistical power in cluster randomized trials: An evaluation of observed and latent mean covariate(Doctoral dissertation). Retrieved from http://uf.catalog.fcla.edu/uf.jsp?st=UF033650895
  7. Beretvas, N., S. (2011). Cross-clasified and multiple-membership models. J. Hox ve J. K. Roberts (Eds.), Handbook of advancedmultilevel analysis (s. 313-335). NY: Taylor and Francis. Black, A. C., Harel, O., ve Betsy McCoach, D. (2011). Missing data techniques for multilevel data: implications of model misspecification. Journal of Applied Statistics, 38(9), 1845-1865. doi:10.1080/02664763.2010.529882 Bracken, B. A., ve Keith, L. K. (2004). Clinical assessment of behavior. Lutz, FL: Psychological Assessment Resources. Bryk, A. S., Raudenbush, S. W., ve Congdon, R. T. (1996). HLM: Hierarchical linear and nonlinear modeling with the HLM/2L and HLM/3L programs. SSI Scientific Software International. Burstein. L., Linn, R., ve Capell, F. (1978). Analyzing multilevel data in the presence of heterogeneous within-class regressions. Journal of Educational Statisrics 3, 347-183.
  8. Can, S., Somer, O., Korkmaz, M., Dural, S., ve Öğretmen, T. (2011). Çok düzeyli yapısal eşitlik modelleri. Türk Psikoloji Dergisi, 26(67), 14-21.
  9. Çoker, E. (2009). Çok-Düzeyli regresyon modelleri ile çok düzeyli yapısal eşitlik modellerinin uygulamalı karşılaştırılması. (Doktora