การวิเคราะห์พหุระดับ

วิชานี้ครอบคลุมถึงเทคนิคการวิเคราะห์สถิติที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลที่เป็นโครงสร้างซ้อนกัน (nested structure) อาทิเช่น การสำรวจที่นักเรียนซ้อนในโรงเรียน หรือการทดลองที่กลุ่มตัวอย่างแต่ละคนมีการวัดหลายๆ ครั้ง วิชานี้จะครอบคลุมทฤษฎีพื้นฐานของการวิเคราะห์พหุระดับ รวมถึง การแบ่งแยกระหว่างอิทธิพลแบบคงที่และแบบสุ่ม การใช้ซอฟต์แวร์ในการวิเคราะห์ข้อมูล วิชานี้ยังครอบคลุมหัวข้อขั้นสูง เช่น การเปรียบเทียบโมเดล, การจัดการข้อมูลสูญหาย, และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบคู่ (dyadic data analysis) เนื่องจากข้อมูลของชั้นเรียนมีการอัพเดทบ่อย ผมเกรงว่าการอัพเดทจะไม่สอดคล้องกันระหว่างภาษาไทยและอังกฤษ ผมจึงใส่รายละเอียดของชั้นเรียนเฉพาะภาษาอังกฤษ

ในหน้านี้

หมายเหตุ

ไฟล์ที่ด้านในเป็นภาษาอังกฤษจะเป็นลิงค์สีน้ำเงินหรือตารางสีน้ำเงิน ไฟล์ที่ด้านในเป็นภาษาไทยจะเป็นลิงค์สีแดงหรือตารางสีแดง

Spring 2024 (Intro to Multilevel Modeling; Undergraduate, CU)

Lectures Materials Assignments
Introduction
Multiple Regression: Basics
Multiple Regression: Interactions
Random Intercept Model
Random Slope Model
Cross-level Interaction
Centering
Effect Size
Model Building
Multilevel Latent Covariate Model
Growth Curve Model
Complex Growth Curve Model
Three-level Model
Missing Data
Dyadic Data Analysis

Lecture Material Archive

Topics Materials
Interpreting Regression Models and Basic Multilevel Models PowerPoint (2013).
Interpreting Multilevel Models with Centering PowerPoint (2013).
Interpreting Interactions in Multilevel Models PowerPoint (2013).
Interpreting Multilevel Models for Longitudinal Data PowerPoint (2013).
Using R for Multilevel Models Paper (2013).
Data set (2013).
R script (2013).
Supplemental Material for Interpreting Multivariate Growth Curve Model (2013).