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Mehrebenenanalyse mit Paneldaten und dem Programm HLM6. Ulrich Rosar Institut für Angewandte Sozialforschung Vortrag im Kolloquium des Lehrstuhl für Empirische Sozial und Wirtschaftsforschung, Universität zu Köln Köln, den 1. Juni 2005. Mehrebenenanalyse mit Paneldaten und dem Programm HLM6.

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mehrebenenanalyse mit paneldaten und dem programm hlm6

Mehrebenenanalyse mit Paneldaten und demProgramm HLM6

Ulrich Rosar

Institut für Angewandte Sozialforschung

Vortrag im Kolloquium des Lehrstuhl fürEmpirische Sozial und Wirtschaftsforschung,Universität zu KölnKöln, den 1. Juni 2005

mehrebenenanalyse mit paneldaten und dem programm hlm61
Mehrebenenanalyse mit Paneldaten und dem Programm HLM6
  • Die Mehrebenenstruktur international vergleichender Paneldaten
  • Ein Beispiel: Determinanten der Einkommensungleichheit
  • Die Datenanalyse
    • Vorbereitung der Daten
    • Das Handling von HLM 6
    • Ergebnisse
die mehrebenenstruktur international vergleichender paneldaten
Die Mehrebenenstruktur international vergleichender Paneldaten

L1

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T1

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T1

T2

T3

p1

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die mehrebenenstruktur international vergleichender paneldaten1
Die Mehrebenenstruktur international vergleichender Paneldaten

L1

L2

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p3

p4

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t3

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t1

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die mehrebenenstruktur international vergleichender paneldaten2
Die Mehrebenenstruktur international vergleichender Paneldaten

yi = β0 + β1 • xi + ei

yijk = π0jk + π1jk • xijk + eijk

π0jk = β00k + β01k • wjk + r0jk

β00k = γ000 + γ001 • zk + u00k

β01k = γ010 + γ011 • zk + u01k

π1jk = β10k + β11k • wjk + r1jk

β10k = γ100 + γ101 • zk + u10k

β11k = γ110 + γ111 • zk + u11k

ein beispiel determinanten der einkommensungleichheit
Ein Beispiel: Determinanten der Einkommensungleichheit

Level 3(Land)

BSP in US-$

Betreuungsplätze je 100 Kinder < 4 Jahre

Level 2(Person)

Mittlere Bildung

+

+

+

Hohe Bildung

+

Frau

+

Level 1(Person in Zeit)

Kind < 6 Jahre

?

Monatliches Nettoeinkommenin Euro

+

Teilzeit Erwerbstätig

+

Vollzeit Erwerbstätig

ein beispiel determinanten der einkommensungleichheit1
Ein Beispiel: Determinanten der Einkommensungleichheit

netincijk = π0jk + π1jk•(ptempl) + π2jk•(ftempl) + π3jk•(kidle5) + eijk

(1)

π0jk = β00k + β01k•(woman) + β02k•(educ_m) + β03k•(educ_m) + r0jk

(2)

β00k = γ000 + γ001•(gdpc_1) + γ002•(child_1) + u00k

(3)

π3jk = β30k + β31k•(woman) + r3jk

(4)

β31k = γ310 + γ311•(child_1) + u31k

(5)

ein beispiel determinanten der einkommensungleichheit2
Ein Beispiel: Determinanten der Einkommensungleichheit

Level 3(Land)

BSP in US-$

Betreuungsplätze je 100 Kinder < 4 Jahre

γ002

γ001

Level 2(Person)

Mittlere Bildung

γ311

Hohe Bildung

β02

β03

Frau

β01

γ310

β30

Level 1(Person in Zeit)

Kind < 6 Jahre

Monatliches Nettoeinkommenin Euro

Teilzeit Erwerbstätig

π1

π2

Vollzeit Erwerbstätig

γ000

die datenanalyse vorbereitung der daten
Die Datenanalyse:Vorbereitung der Daten
  • 3 Datensätze
    • Level 1 (Personen in Zeit)
    • Level 2 (Personen)
    • Level 3 (Länder)
  • 2 ID-Variablen
    • Level 2-ID
    • Level 3-ID
  • Ggf. 3 Gewichtungsvariablen erstellen
  • Ggf. Fälle mit nur einer Messung aus dem Level 1- und dem Level 2-Datensatz eliminieren
  • Keine Missing Values im Level 2- und im Level 3-Datensatz erlaubt!
die datenanalyse das handling von hlm 6
Die Datenanalyse:Das Handling von HLM 6
  • MDM-File erstellen
    • Modellauswahl
    • Nesting of input data: persons within groups vs. measures within persons(nur in Zweiebenenmodellen möglich!)
    • Datensatzauswahl
    • Variablenauswahl
    • Missing Data
    • Make MDM
    • Check Stats + Done
  • HLM-File erstellen
    • Basic Settings / Outcome
    • Weighting (Other SettingsEstimation SettingsWeighting)
  • Run Analysis +View Output
das nullmodell und das endmodell
Das Nullmodell und das Endmodell

Endmodell Kausalanalyse

Nullmodell Varianzanalyse

die varianzaufteilung im nullmodell
Die Varianzaufteilung im Nullmodell

Var(yijk) = Var(eijk) + Var(r0jk) + Var(u00k)

Var(eijk)

Var(eijk) + Var(r0jk) + Var(u00k)

Var(Level 1) in % =

Var(Level 1) in % = 30.2

Var(Level 2) in % = 61.7

Var(Level 3) in % = 8.1

slide17

Ergebnisse

Level 3(Land)

BSP in US-$

Betreuungsplätze je 100 Kinder < 4 Jahre

0.01

Level 2(Person)

Mittlere Bildung

(0.87)

(3.59)

73.17

Hohe Bildung

401.89

Frau

-108.38

-163.50

Level 1(Person in Zeit)

Kind < 6 Jahre

59.42

Monatliches Nettoeinkommenin Euro

544.34

Teilzeit Erwerbstätig

827.20

Vollzeit Erwerbstätig

(-68.90)

Werte in Klammern: n.s. (p > 0.100)