Multiniveau-analyse in de praktijk. Deel 3: Toepassingen en uitbreidingen

Tijdens de jaren '90 zijn multiniveaumodellen en -analyses bijzonder populair geworden. Dit kan gedeeltelijk verklaard worden door de ontwikkeling van schattingsmethoden voor dergelijke modellen en van gebruiksvriendelijke software waarin deze schattingsmethoden geimplementeerd zijn. Daarnaast kan het succes verklaard worden door de flexibiliteit van de modellen. Bestaande modellen uit uiteenlopende onderzoekstradities blijken speciale multiniveaumodellen te zijn die geschat kunnen worden met schattingsmethoden en software voor multiniveau-analyse, en die verder uitgebreid of aangepast kunnen worden vanuit het denkkader van multiniveaumodellen.
De laatste jaren verschenen uitstekende handboeken waarin het gebruik van multiniveaumodellen voor specifieke soorten van data of voor specifieke toepassingen worden beschreven. Deze handboeken zijn echter dikwijls Engelstalig en relatief technisch. Met dit derde deel willen we op een eenvoudige en toepassingsgerichte manier de lezer een beeld geven van de specificatie van multiniveaumodellen voor bepaalde soorten van data of voor bepaalde toepassingen. Achtereenvolgens wordt aandacht besteed aan modellen met meer dan twee niveaus, aan multivariate modellen, aan de analyse van herhaalde metingen, aan de analyse van discrete afhankelijke variabelen, aan meta-analyse, en aan modellen voor kruisclassificatie of meervoudig lidmaatschap. Elke toepassing wordt geillustreerd met een analyse van reele pedagogische onderzoeksgegevens. De gegevensbestanden en codes om de analyses aan de hand van SAS uit te voeren worden ook elektronisch ter beschikking gesteld, zodat de lezer de analyses ook zelf kan uitvoeren. Het boekje wordt afgesloten met een bespreking van de voornaamste software voor multiniveau-analyse.