À propos de ce cours

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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.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Niveau intermédiaire

Understanding of Bachelor-level statistics.

Approx. 8 heures pour terminer

Anglais

Compétences que vous acquerrez

R Programming
Multilevel Regression

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Understanding of Bachelor-level statistics.

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Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,4/5 (5 évaluations)

Erasmus Graduate School of Social Sciences and the Humanities Team

1 478 étudiants

1 cours

Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

1

Semaine 1

10 minutes pour terminer

Errata

10 minutes pour terminer

1 lecture

Semaine

2

Semaine 2

3 heures pour terminer

Introduction to Multilevel Modeling (MLM)

3 heures pour terminer

4 vidéos (Total 41 min)

Semaine

3

Semaine 3

2 heures pour terminer

Random Slopes and Cross-Level Interactions

2 heures pour terminer

6 vidéos (Total 41 min)

Semaine

4

Semaine 4

3 heures pour terminer

Putting it all Together

3 heures pour terminer

2 vidéos (Total 24 min)

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
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À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.

Multilevel Modeling