Zusammenfassung
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.
Abstract
In the present article a few basic multilevel models for longitudinal data are introduced and applied to the Household Income and Labor Dynamics in Australia Survey 10 (HILDA) for demonstrational purposes. The covered models are adaptions of the random-intercept-only model, the random-intercept models and the random- intercept random-slope model with and without level-1 and level-2 predictors to longitudinal data. The modeling of contextual effects is covered. One particularity in longitudinal data is the fact that persons (level-2) may be regarded as the context of the time-varying observations on level-1. To incorporate the macro-level of sociology, it is necessary to expand the model to a third level. A model with three levels is introduced and in addition a simple growth curve model and a multivariate multilevel model are presented.
Literatur
Baayen, Harald, Doug Davidson und Douglas Bates. 2009. Mixed-effects modeling with crossed random effects for subjects and items. Journal of Memory and Cognition 59:390–412.
Bates, Douglas, Martin Maechler und Ben Bolker. 2011. lme4: Linear mixed-effects models using S4 classes. http://CRAN.R-project.org/package=lme4. Zugegriffen: 15. Feb. 2014.
Biesanz, Jeremy C., Natalia Deeb-Sossa, Alison A. Papadakis, Kenneth A. Bollen und Patrick Curran. 2004. The role of coding time in estimating and interpreting growth curve models. Psychological Methods 9:30–52.
Brüderl, Josef, und Volker Ludwig. Im Druck. Fixed-effects panel regression. In Regression analysis and causal inference, Hrsg. Henning Best und Christoph Wolf. London: Sage.
Bryk, Anthony S., und Stephen W. Raudenbush. 1992. Hierarchical linear models in social and behavioral research: Applications and data analysis methods. Newbury Park: Sage.
Eid, Michael, Christian Geiser und Fridtjof Nussbeck. 2008. Neuere psychometrische Ansätze der Veränderungsmessung. Zeitschrift für Psychiatrie, Psychologie und Psychotherapie 56:181–189.
Eid, Michael, Mario Gollwitzer und Manfred Schmitt. 2010. Statistik und Forschungsmethoden. Weinheim: Beltz.
Enders, Craig K., und Davood Tofighi. 2007. Centering predictor variables in cross-sectional multilevel models: A new look at an old issue. Psychological Methods 12:121–138.
Fitzmaurice, Garrett M., Nan Laird und James Ware. 2004. Applied longitudinal data analysis. Hoboken: Wiley.
Gelman, Andrew, und Jennifer Hill. 2007. Data analysis using regression and multilevel/hierarchical models. Cambridge: Cambridge University Press.
Harring, Jeffrey R., und Shelley A. Blozis. 2013. Fitting correlated residual error structures in nonlinear mixed effects models with SAS PROC NLMIXED. Behavioral Research Methods. doi:10.3758/s13428-013-0397-z.
Hedeker, Don, und Robert D. Gibbons. 2006. Longitudinal data analysis. Hoboken: Wiley.
Hothorn, Torsten, Frank Bretz und Peter Westfall. 2008. Simultaneous inference in general parametric models. Biometrical Journal 50:346–363.
Hox, Joop J. 2010. Multilevel analysis: Techniques and applications. 2. Aufl. New York: Routledge.
Kreft, Ita G. G., Jan De Leeuw und Leona S. Aiken. 1995. The effect of different forms of centering in hierarchical linear models. Multivariate behavioral research 30:1–21.
Long, Jeffrey D. 2012. Longitudinal data analysis for the behavioral sciences using R. Los Angeles: Sage.
Luhmann, Maike, und Michael Eid. 2009. Does it really feel the same? Changes in life satisfaction following repeated life events. Journal of Personality and Social Psychology 92:363–381.
Luhmann, Maike, Pola Weiss, Georg Hosoya und Michael Eid. 2014. Honey I got fired! A longitudinal dyadic analysis of the effect of unemployment on life satisfaction in couples. Journal of Personality and Social Psychology 107:163–180.
Pinheiro, José C., und Douglas Bates. 2000. Mixed-effects models in S and S-PLUS. New York: Springer.
Pinheiro, José C., Douglas Bates, Saikat DebRoy, Sarkar Deepayan und R Core Team. 2013. nlme: linear and nonlinear mixed effects models. (Software Manual). http://CRAN.R-project.org/package=nlme(Zugegriffen: 15. Feb. 2014).
Rabe-Hesketh, Sophia, und Anders Skrondal. 2012. Multilevel and longitudinal modeling using Stata – volume I: Continuous responses. College Station: Stata Press.
Robinson, Wílliam S. 1950. Ecological correlations and the behavior of individuals. American Sociological Review 15:351–357.
Rosseel, Yves. 2012. lavaan: An R package for structural equation modeling. Journal of Statistical Software 48:1–36.
Schupp, Jürgen. 2009. 25 Jahre Sozio-oekonomisches Panel – Ein Infrastrukturprojekt der empirischen Sozial- und Wirtschaftsforschung in Deutschland. Zeitschrift für Soziologie 38:350–357.
Singer, Judith D., und John B. Willett. 2003. Applied longitudinal data analysis: Modeling change and event occurence. Oxford: Oxford University Press.
Snijders, Tom A. B., und Roel J. Bosker. 1999. Multilevel analysis: An introduction to basic and advanced multilevel modeling. 2. Aufl. London: Sage.
Summerfield, Michelle, Ross Dunn, Simon Freidin, Markus Hahn, Peter Ittak, Milica Kecmanovic, Ning Li, Ninette Macalalad, Nicole Watson, Roger Wilkins und Mark Wooden. 2011. HILDA user manual – release 10, Melbourne: Institute of Applied Economic and Social Research, University of Melbourne.
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Hosoya, G., Koch, T. & Eid, M. Längsschnittdaten und Mehrebenenanalyse. Köln Z Soziol 66 (Suppl 1), 189–218 (2014). https://doi.org/10.1007/s11577-014-0262-9
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