Wachstumsanalyse

 

[engl. growth curve analysis], [FSE], ist ein stat. Verfahren zur Auswertung von Designs mit mehreren Messzeitpunkten (Längsschnittuntersuchung). Die Abb. von Veränderungsprozessen über die Zeit spielt in fast allen Anwendungsfeldern der Ps. eine zentrale Rolle. Durch die Abhängigkeit der jew. Messwerte eines Individuums zw. den Messzeitpunkten (Messwerte eines Individuums zu unterschiedlichen Zeitpunkten korrelieren untereinander i. d. R. stärker als die Messungen unterschiedlicher Individuen), stellt die hierarchische Struktur längsschnittlicher Datensätze (Zeitpunkte geschachtelt in Individuen) klass. Methoden der Zusammenhangsanalyse vor Probleme, die deren stat. Voraussetzungen widersprechen (Regression, multiple). Durch die Trennung einer indiv. Ebene und einer Populationsebene durch miteinander verschachtelte Regressionsgleichungen, erlauben Wachstumsanalysen die simultane Berücksichtigung indiv. Veränderungsverläufe für jede Untersuchungseinheit über die Zeit (Individualebene), sowie der interindiv. Unterschiede in diesen Veränderungen und deren möglichen Bedingungsfaktoren (Populationsebene). Stat. resultieren die Schätzungen von Wachstumsanalysen auf Individualebene in jew. zwei Parametern zur Beschreibung des indiv. Veränderungsverlaufs (Höhenlage und Steigungsparameter). Auf Populationsebene werden diese indiv. Parameter als abhängige Variable einer weiteren Regressionsanalyse eingesetzt und entspr. vorhergesagt. Durch die Aufnahme zusätzlicher Prädiktoren auf der Populationsebene versucht man die Unterschiedlichkeit in den indiv. Veränderungsverläufen zu erklären. Auf diese Weise erlaubt die Wachstumsanalyse sowohl Aussagen über die Art und Weise der Veränderung einer Variablen über die Zeit, als auch zu interindiv. Unterschieden in diesen Veränderungen (und mögliche Einflussfaktoren) und trägt dabei der hierarchischen Struktur von Verlaufsdaten Rechnung. Mehrebenenanalyse.

Referenzen und vertiefende Literatur

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