Längsschnittdaten

Längsschnittdaten sind Datensätze, in denen dieselben Beobachtungseinheiten - etwa Personen, Haushalte oder Organisationen - über mehrere Zeitpunkte hinweg gemessen werden. Im Gegensatz zu Querschnittsdaten, die zu einem einzigen Zeitpunkt erhoben werden, erlauben Längsschnittdaten die Analyse von Veränderungen, Dynamiken und der zeitlichen Reihenfolge von Ereignissen. Paneldaten sind eine häufige Form von Längsschnittdaten; sie können balanciert oder unausgeglichen sein, je nachdem, ob alle Einheiten zu allen Zeitpunkten beobachtet werden oder nicht.

Die Erhebung erfolgt typischerweise durch Panelbefragungen, administrative Registerdaten oder die Verknüpfung unterschiedlicher Quellen. Vorteile sind die Möglichkeit, individuelle Trajektorien und Wirkungsverläufe zu erfassen sowie zeitliche Lags zu untersuchen, was oft eine bessere kausale Inferenz erlaubt. Herausforderungen umfassen Attrition, fehlende Werte, Messfehler, Veränderungen im Messdesign und Schwierigkeiten bei der Synchronisation unterschiedlicher Messzeitpunkte.

Analyseansätze umfassen feste Effekte und zufällige Effekte, Wachstums- und Differenzmodelle, mehrstufige Modelle sowie Überlebensanalyse mit zeitvariablen Kovariaten. Dynamische Paneldaten-Methoden (etwa GMM-Schätzungen) werden genutzt, um Verzerrungen durch unbeobachtete Zeitinvariante Faktoren zu reduzieren. Wichtige Punkte sind die Prüfung der Voraussetzungen für Kausalität, die Behandlung von Autokorrelation, Nicht-Stationsarität und die geeignete Spezifikation von Lags und Leads.

Anwendungen finden sich in Sozialwissenschaften, Epidemiologie, Bildungs- und Wirtschaftsforschung, Politik- und Marketingforschung. Längsschnittdaten ermöglichen etwa das Verständnis von Bildungswegen, Gesundheitsverläufen oder der Wirkung politischer Maßnahmen über die Zeit. Ethik und Datenschutz spielen eine zentrale Rolle, da Langzeitdaten sensible Informationen enthalten; entsprechend sind Einwilligung, Datenminimierung, Anonymisierung und sichere Speicherung erforderlich.