Hierarchische Querschnittsforschung — Multilevel-Beobachtungsdesign
Hierarchische Querschnittsforschung ist ein quantitatives Beobachtungsdesign, das Daten von Individuen, die in übergeordneten Einheiten verschachtelt sind – wie Schüler in Schulen, Patienten in Krankenhäusern oder Mitarbeiter in Organisationen – zu einem einzigen Zeitpunkt erhebt. Indem die Nicht-Unabhängigkeit geklusterter Beobachtungen durch Mehrebenenmodellierung berücksichtigt wird, ermöglicht sie Forschenden, gleichzeitig Prädiktoren auf Individual- und Gruppenebene für ein Ergebnis zu untersuchen, ohne die Unabhängigkeitsannahme der gewöhnlichen Regression zu verletzen.
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Quellen
- Snijders, T. A. B., & Bosker, R. J. (2012). Multilevel Analysis: An Introduction to Basic and Advanced Multilevel Modeling (2nd ed.). Sage. ISBN: 978-1849202015
- Raudenbush, S. W., & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (2nd ed.). Sage. ISBN: 978-0761919049
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ScholarGate. (2026, June 3). Hierarchical Cross-Sectional Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/de/research-design/hierarchical-cross-sectional-research
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