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Die angemessene Zentrierung der Level-1-Prädiktoren ist entscheidend für die Interpretation der Schnitt- und Steigungsparameter in Multilevel-Modellen (MLMs). Das Thema der Zentrierung wurde in der Literatur diskutiert, ist jedoch immer noch weitgehend missverstanden. Ziel dieses Artikels ist es, einen detaillierten Überblick über die grand mean Zentrierung und die group mean Zentrierung im Kontext von 2-Level MLMs zu geben. Die Autoren beginnen mit einem grundlegenden Überblick über die Zentrierung und untersuchen die Unterschiede zwischen grand mean und group mean Zentrierung im Kontext einiger typischer Forschungsfragen. Empirische Analysen künstlicher Datensätze werden verwendet, um wichtige Punkte zu veranschaulichen. Der Artikel bietet eine Reihe praktischer Empfehlungen, die darauf abzielen, die Entscheidungen zur Zentrierung in MLM-Anwendungen zu erleichtern.
Enders et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.
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