RAD5071 - Modelagem Multinível (2026)

Ao final do curso, os participantes serão capazes de: 1. Reconhecer estruturas de dados hierárquicas e justificar o uso de Modelos Multiníveis (MLM) em vez da regressão tradicional por Mínimos Quadrados Ordinários (OLS). 2. Especificar, estimar, interpretar e comparar modelos multiníveis lineares e não lineares. 3. Incorporar interações entre níveis, estratégias de centralização e diagnósticos de modelos. 4. Implementar MLM em R (principalmente) e compreender implementações em Stata e Mplus. 5. Avaliar criticamente as premissas do modelo, problemas de convergência, poder estatístico e interpretabilidade. 6. Aplicar tópicos avançados (MLM Bayesiano, modelos longitudinais, meta-análise) e discutir direções futuras. 7. Projetar, executar e apresentar uma análise completa de MLM relevante para sua própria pesquisa de doutorado.