Die Analyse von Paneldaten als Mehrebenenmodell

Zusammenfassung

In ihrem bahnbrechenden Aufsatz haben Laird & Ware (1982) zu Beginn der 80er Jahre nachgewiesen, dass Mehrebenenmodelle zur Analyse von Messwiederholungen im Rahmen von Panelstudien besonders geeignet sind. Seitdem benutzen Biostatistiker das Hierarchisch-Lineare Mehrebenenmodell als Standardverfahren zur Analyse von Paneldaten.²⁴ Es ermöglicht, die Veränderung der Kriteriumsvariablen auf der Personenebene zu untersuchen. Im Gegensatz hierzu analysieren klassische Strukturgleichungsmodelle wie LISREL die Veränderung der Messwerte nur auf der Stichprobenebene, wobei sie nur die Stabilität der untersuchten Kriteriumsvariablen zwischen den Messzeitpunkten bestimmen. Beim Mehrebenenmodell hingegen gehen wir von der folgenden hierarchischen Datenstruktur aus, die es ermöglicht, die Veränderung der Kriteriumsvariablen über die Zeitachse zu bestimmen.