Mehrebenenanalyse ist zweierlei: zum einen eine Methodologie, zum anderen ein statistisches Instrument. Mit seiner Publikation möchte der Autor vor allem in die Mehrebenenanalyse "als statistische Methode zur Auswertung von Umfragedaten" einführen und "über Anwendungsbeispiele den Bezug zu einer speziellen Klasse soziologischer Theorien [...] suchen, in der sich die Durchführung von Mehrebenenanalysen aus vorliegender Sicht besonders anbietet" (6). Inhaltsübersicht: 1. Surveyforschung: 1.1 Bevölkerungsumfragen; 1.2 Längsschnittforschung; 1.3 Aggregatdaten-, Survey- und Mehrebenenanalyse. 2. Struktursoziologische Analysen: 2.1 Struktur und Bevölkerungszusammensetzung; 2.2 Sozialstruktur und Gleichheit der Bildungschancen; 2.3 Sozialstrukturelle Ungleichheitstheorien. 3. Hierarchische lineare Modelle für kontinuierliche y Variablen: 3.1 Zwei-Ebenen-Modelle; 3.2 Drei-Ebenen-Modelle. 4. Modelle für Paneldaten und Multivariate Analysen: 4.1 Hierarchische Wachstumsmodelle; 4.2 Studentische Qualitätsbeurteilungen der universitären Lehre; 4.3 Das "multivariate" Mehrebenendesign; 4.4 Gerechtigkeit und Unzufriedenheit mit der Demokratie: Beispiel eines multivariaten Designs für die raum- und zeitbezogene Ungleichheitsanalyse. 5. Hierarchische Modelle für kategoriale y Variablen: 5.1 Das mehrebenenanalytische logistische Modell; 5.2 Wachstumsmodell: Beispiel Deprivationserfahrungen und Jugenddelinquenz; 5.3 Multivariate logistische Mehrebenenmodelle; 5.4 Ein 4-Ebenen multivariates Logit Modell für zwei wiederholt gemessene Response Variablen; 5.5 "Mixed-discrete-continous response" Modelle. 6. Die Analyse von Daten mit fehlenden Werten: 6.2 Analyse von Umfragedaten mit fehlenden Werten.