fprの皆様 南風原＠東大教育心理です。 東大の社会心理の山口勧さんから，マルチレベル分析（階層的線形モデル(HLM)）のワークショッ プを企画している旨の連絡がありました。１０月中旬から１１月上旬にかけての土日を使った２日 間コースで，この新しい分析法の基礎から応用まで，一通り解説していただける内容です。講師 は，最近，この領域で精力的に研究活動を展開している Dr. John B. Nezlek です。 マルチレベル分析は，たとえば教育調査において，まず学校をサンプリングして，次にその学校の 生徒をサンプリングしたような，階層的な構造をもつデータにおいて，その階層性を考慮して，平 均レベルの学校間格差や，変数間の関係（回帰係数）の学校差を調べるのに有効な方法です。ま た，個人内の発達的変化データや共変データも，複数回の測定が個人にネストされた階層的データ とみなすことによって，同様のモデルで分析することができます。 山口さんのほうでは，このワークショップの企画を進めるうえで，どの程度の参加者があるかをあ らかじめ大まかに把握しておきたいとのことです。２日間コースで，参加費は大学院生が５千円， 職業についている方は１万円です。 このワークショップに「ぜひ参加したい」「興味がある」という方は，南風原（haebara (at) p.u-tokyo.ac.jp）まで，ご連絡いただければ幸いです。なお，これは企画上の参考にするのみで，正 式な参加申し込みではありませのんで，あらかじめご了承ください。 以下に，ワークショップの概要を貼付します。（論文リストは省略します。必要な方にはメールに てお送りしますので，ご連絡ください。） Workshop on Multilevel Analysis（John B. Nezlek） Multilevel random coefficient analysis is a technique that is quickly gaining prominence in the social sciences. Such analyses allow researchers to disentangle the multiple sources of variance that characterize much social scientific research. For example, the academic performance of a school child can be examined as function of individual level characteristics (e.g., IQ), classroom characteristics (e.g., climate) and school or community characteristics (e.g., resources available for education). Multilevel analyses allow researchers to examine the separate (and combined) contributions of such multiple levels of analysis. Moreover, a knowledge of multilevel analysis can change the way researchers conceptualize research questions. As one prominent multilevel researcher put it ”Once you know that hierarchies exist, you see them everywhere.” Workshops can be of different lengths, although 2 days is a reasonable minimum. For example, during the first day of a two day workshop, the basic principles of multilevel analysis will be described. This description will include a discussion of why multilevel analyses are valuable and useful, and why multilevel random coefficient analysis, in particular, is needed. Later in the day, specific analytic techniques will be described ? how, exactly, does one conduct a multilevel analysis and interpret the results? This part of the presentation will include discussion of deciding how many levels are needed, deciding how to model error structures, and how to center variables. During the second day, detailed analyses (of either my own or participants’ data) will be presented and described. This presentation will acquaint participants with how to prepare data for analysis and how to conduct multilevel analyses using the statistical package HLM. I have considerable experience teaching and conducting multilevel analysis. I have taught multilevel analysis at the graduate level and have conducted workshops in the US, Europe, Australia, and China. I have published 3 articles in prominent journals about how to perform multilevel analyses (see below), with a fourth article under review. I have also published numerous papers that have used multilevel analyses (see below). ---- 南風原朝和 haebara (at) p.u-tokyo.ac.jp
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