Introduzione all’analisi multilivello

Il volume, tra le prime pubblicazioni in italiano sul tema, offre un'introduzione chiara e semplice all'analisi multilivello in generale e in modo particolare alla regressione multilivello.
Con il termine analisi multilivello si indica un insieme di strumenti di analisi che hanno come caratteristica la possibilità di integrare al loro interno diversi "livelli di analisi" che si aggiungono a quello individuale e permettono di arricchire l'analisi con proprietà riferite, in genere, ad aggregati.
In altre parole, l'analisi multilivello permette di analizzare simultaneamente le relazioni fra variabili di tipo individuale e quelle di tipo contestuale e pertanto consente di evidenziare le dinamiche sussistenti fra individuo e l'ambiente in cui è inserito.
Il volume, con l'utilizzo di esempi pratici di ricerca e il ricorso a basi di dati accessibili gratuitamente, guida il lettore attraverso tutti i passaggi necessari a stimare un modello di regressione multilivello, illustrandone le implicazioni metodologiche, statistiche ed empiriche. Il testo inoltre cerca di fornire all'analisi multilivello un inquadramento teorico, poco trattato dalla precedente letteratura sull'argomento.
Attraverso un approccio chiaro, semplice, volto a limitare per quanto possibile la formalizzazione matematica, il testo risulta particolarmente indicato per gli studenti delle discipline sociali ed economiche, nonché per tutti quei ricercatori che fanno dell'analisi dei dati il loro principale strumento di analisi.

Gianmaria Bottoni ricopre i ruoli di Research Fellow, presso il dipartimento European Social Survey HQ, City University of London, e di Visiting Lecturer presso il Department of Sociology, City University of London. Attualmente è il responsabile scientifico del primo cross-national probability-based web panel di orientamento accademico al mondo e insegna Statistical Modelling per il corso di laurea specialistica in Research Methods. Tra le sue recenti pubblicazioni: A multilevel measurement model of social cohesion (2018); Validation of a social cohesion theoretical framework: a multiple group SEM strategy (2018); Establishing a baseline: bringing innovation to the evaluation of cross-national probability based online panels (2021).