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Längsschnittdaten und Mehrebenenanalyse

Longitudinal Data and Multilevel Analysis

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KZfSS Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie Aims and scope Submit manuscript

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.

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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.

    Google Scholar 

  • 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.

    Article  Google Scholar 

  • 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.

    Article  Google Scholar 

  • 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.

    Article  Google Scholar 

  • 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.

    Google Scholar 

  • 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.

    Google Scholar 

  • Hothorn, Torsten, Frank Bretz und Peter Westfall. 2008. Simultaneous inference in general parametric models. Biometrical Journal 50:346–363.

    Article  Google Scholar 

  • Hox, Joop J. 2010. Multilevel analysis: Techniques and applications. 2. Aufl. New York: Routledge.

    Google Scholar 

  • 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.

    Article  Google Scholar 

  • Long, Jeffrey D. 2012. Longitudinal data analysis for the behavioral sciences using R. Los Angeles: Sage.

    Google Scholar 

  • 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.

    Article  Google Scholar 

  • 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.

    Google Scholar 

  • 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.

    Google Scholar 

  • Robinson, Wílliam S. 1950. Ecological correlations and the behavior of individuals. American Sociological Review 15:351–357.

    Article  Google Scholar 

  • Rosseel, Yves. 2012. lavaan: An R package for structural equation modeling. Journal of Statistical Software 48:1–36.

    Google Scholar 

  • Schupp, Jürgen. 2009. 25 Jahre Sozio-oekonomisches Panel – Ein Infrastrukturprojekt der empirischen Sozial- und Wirtschaftsforschung in Deutschland. Zeitschrift für Soziologie 38:350–357.

    Google Scholar 

  • Singer, Judith D., und John B. Willett. 2003. Applied longitudinal data analysis: Modeling change and event occurence. Oxford: Oxford University Press.

    Book  Google Scholar 

  • Snijders, Tom A. B., und Roel J. Bosker. 1999. Multilevel analysis: An introduction to basic and advanced multilevel modeling. 2. Aufl. London: Sage.

    Google Scholar 

  • 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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