Längsschnittdaten und Mehrebenenanalyse

In dem vorliegenden Beitrag werden exemplarisch anhand der Daten des australischen Household, Income and Labor Dynamics in Australia Surveys 10 (HILDA 10) einige basale Multilevelmodelle für längsschnittliche Daten vorgestellt. Hierbei handelt es sich um Übertragungen des Random-Intercept-Only-Modells, des Random-Intercept-Modells und des Random-Intercept-Random-Slope-Modells mit Level-1- und Level-2-Prädiktoren auf längsschnittliche Daten. Es wird auf die Modellierung von Kontexteffekten eingegangen. Eine Besonderheit bei längsschnittlichen Daten liegt darin, dass der Kontext der zeitvariierenden Beobachtungen auf Ebene-1 die Person (Ebene-2) darstellt. Um Effekte der soziologischen Makro-Ebene zu berücksichtigen, ist es notwendig, die Modelle um eine dritte Ebene zu erweitern. Ein Modell mit drei Ebenen wird vorgestellt und weitere Modelle zur Modellierung von Daten im Längsschnitt, wie ein Wachstumskurvenmodell und ein multivariates Multilevelmodell, werden kurz behandelt.