Hierarchische kausal-komparative Forschung — Multilevel-Gruppenvergleichsdesign
Hierarchische kausal-komparative Forschung ist ein nicht-experimentelles quantitatives Design, das bereits existierende Gruppen hinsichtlich einer Ergebnisvariable vergleicht und dabei explizit die verschachtelte Struktur der Daten modelliert. Teilnehmer sind in Einheiten höherer Ebene gruppiert – Schüler in Klassen, Angestellte in Organisationen – und das Design verwendet Multilevel-Analysetechniken, um Gruppenunterschiede auf jeder Ebene zu unterscheiden. Die Kausalschlussfolgerung wird gestärkt, indem die Varianz, die der Hierarchie zuzurechnen ist, berücksichtigt wird, anstatt sie fälschlicherweise der Gruppenzugehörigkeit auf individueller Ebene zuzuschreiben.
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Quellen
- Raudenbush, S. W., & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (2nd ed.). Sage. ISBN: 978-0761919049
- Kerlinger, F. N. (1986). Foundations of Behavioral Research (3rd ed.). Holt, Rinehart and Winston. ISBN: 978-0030417542
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ScholarGate. (2026, June 3). Hierarchical Causal-Comparative Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/de/research-design/hierarchical-causal-comparative-research
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- Kausale-komparative ForschungForschungsdesign↔ vergleichen
- Ex-Post-Facto-DesignForschungsdesign↔ vergleichen
- Longitudinale Kausale-Komparative ForschungForschungsdesign↔ vergleichen
- Multilevel ModelingForschungsstatistik↔ vergleichen
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