Die Analyse von Längsschnittdaten

Zusammenfassung

Dieser Beitrag beschreibt in vergleichender Perspektive die Techniken, Annahmen und Potentiale der zwei wichtigsten multivariaten längsschnittlichen Analyseverfahren: Ereignisanalyse und Fixed-Effects (FE) Panelregression. Als zentral wird dabei der Unterschied zwischen der Übergangsmodellierung der Ereignisanalyse und Zustandsmodellierung der Panelregression herausgearbeitet. Dieser spiegelt sich in der Analysetechnik, dem Datenformat und den zentralen Annahmen der Verfahren wieder. Folglich ist die Ereignisanalyse klar auf Fragestellungen zu Übergängen ausgerichtet, die Panelregression dagegen auf Fragestellungen zur Erklärung von Zuständen. Des Weiteren beleuchten wir die unterschiedlichen Potentiale der beiden Verfahren für kausale Analysen. Ausgehend vom kontrafaktischen Leitbild stellen wir zunächst Sequentialität sowie die Konstanthaltung von Heterogenität als zentrale Gütekriterien für die empirische Annäherung an Kausalität heraus. Wir zeigen, dass die Ereignisanalyse stärker die Sequentialität von kausalen Prozessen abzubilden vermag, ihre Koeffizienten daher weniger anfällig für Störmechanismen reverser Kausalität sind als die von Panelregressionen. Die Kontrolle von zeitkonstanten Drittvariablen lässt sich dagegen wesentlich leichter auf der Grundlage der FE-Panelregression umsetzten. Demensprechend unterscheiden sich zwischen den beiden Verfahren auch die Annahmen, die einer kausalen Interpretation ihrer Koeffizienten zugrunde liegen.