Längsschnittdaten

Wichtige Erkenntnisse

• Längsschnittdaten beinhalten wiederholte Beobachtungen derselben Probanden über einen längeren Zeitraum.
• Sie unterscheiden sich von Querschnittsdaten, die zu jedem Zeitpunkt verschiedene Probanden erfassen.
• Ökonomen nutzen Längsschnittdaten, um Veränderungen der Arbeitslosigkeit zu verfolgen und wirtschaftliche Trends zu verstehen.
• Diese Datenart ist entscheidend für die Analyse, wie Faktoren Trends und Veränderungen im Laufe der Zeit beeinflussen.
• Längsschnittstudien können Veränderungen in Armut, Einkommensungleichheit und Bildungsergebnissen bewerten.

Was sind Längsschnittdaten?

Längsschnittdaten, manchmal auch Paneldaten genannt, sind Daten, die durch eine Reihe wiederholter Beobachtungen derselben Probanden über einen längeren Zeitraum hinweg gesammelt werden – und nützlich sind, um Veränderungen zu messen.

Längsschnittdaten werden durch Längsschnittstudien erhoben und verfolgen im Wesentlichen dieselbe Stichprobe über die Zeit, was sich grundlegend von Querschnittsdaten unterscheidet, da sie dieselben Probanden über einen bestimmten Zeitraum hinweg verfolgt, während Querschnittsdaten zu jedem Zeitpunkt verschiedene Probanden (seien es Einzelpersonen, Unternehmen, Länder oder Regionen) erfassen. Ein Querschnittsdatensatz zieht dabei immer eine neue Zufallsstichprobe.

Längsschnittdaten werden in den Sozialwissenschaften häufig verwendet, unter anderem von Ökonomen, Politikwissenschaftlern und Soziologen.

Wie Längsschnittdaten wirtschaftliche und finanzielle Veränderungen aufdecken

Analysten sind oft daran interessiert, wie sich Dinge im Laufe der Zeit verändern. In einer typischen Querschnittsstichprobe werden Sie, selbst wenn Sie eine Variable heute und dann wieder in einem Jahr messen, wahrscheinlich jedes Mal andere Personen befragen. Um besser zu verstehen, wie sich Dinge für dieselben Personen im Laufe der Zeit ändern, müssen Sie in der Lage sein, sie zu verfolgen und in einem Jahr sowie in späteren Wellen nachzufassen. Dies sind Längsschnittdaten.

Längsschnittdaten werden oft in wirtschaftlichen und finanziellen Studien verwendet, da sie mehrere Vorteile gegenüber wiederholten Querschnittsdaten bieten. Da Längsschnittdaten beispielsweise messen, wie lange Ereignisse andauern, können sie verwendet werden, um zu sehen, ob dieselbe Gruppe von Personen während einer Rezession arbeitslos bleibt oder ob verschiedene Personen in und aus der Arbeitslosigkeit wechseln.1 Dies kann helfen, die Faktoren zu bestimmen, die die Arbeitslosigkeit am stärksten beeinflussen.

Was ist eine Längsschnittstudie?

Eine Längsschnittstudie beinhaltet wiederholte Beobachtungen derselben Variablen (z. B. Personen) über lange Zeiträume (d. h. unter Verwendung von Längsschnittdaten). Sie ist oft eine Beobachtungsstudie, kann aber auch als longitudinales randomisiertes Experiment strukturiert sein. Sie wird auch als Längsschnittbefragung oder Panelstudie bezeichnet.

Beispiel: Beobachtung von Veränderungen bei eineiigen Zwillingen

Bei einer Längsschnittstudie untersuchen Forscher wiederholt dieselben Personen, um etwaige Veränderungen zu erkennen, die im Laufe der Zeit auftreten könnten. Der Vorteil einer Längsschnittstudie besteht darin, dass Forscher Entwicklungen oder Veränderungen in den Merkmalen der Zielpopulation sowohl auf Gruppen- als auch auf individueller Ebene erkennen können.

Ein Beispiel für eine Längsschnittstudie wäre eine Studie, die durchgeführt wird, um die Gemeinsamkeiten oder Unterschiede zwischen eineiigen Zwillingen, die zusammen aufwachsen, und eineiigen Zwillingen, die nicht zusammen aufwachsen, zu verstehen. Die Studie beobachtet mehrere Variablen, aber die Konstante ist, dass alle Teilnehmer eineiige Zwillinge haben.

Erkundung der finanziellen Anwendungen von Längsschnittdaten

Die Längsschnittanalyse kann auch verwendet werden, um den Value at Risk (VaR) eines Portfolios mit der historischen Simulationsmethode zu berechnen. Dabei wird simuliert, wie der Wert des aktuellen Portfolios in früheren Zeiträumen schwanken würde, unter Verwendung der beobachteten historischen Schwankungen der Vermögenswerte im Portfolio während dieser Zeiträume. Sie liefert eine Schätzung des maximal wahrscheinlichen Verlusts im nächsten Zeitraum.

Längsschnittdaten werden auch in Ereignisstudien verwendet, um zu analysieren, welche Faktoren im Laufe der Zeit abnormale Aktienrenditen antreiben oder wie Aktienkurse auf Fusions- und Gewinnankündigungen reagieren. Sie können auch verwendet werden, um Armut und Einkommensungleichheit zu messen, indem einzelne Haushalte verfolgt werden. Und da standardisierte Testergebnisse in Schulen Längsschnittdaten sind, können sie verwendet werden, um die Effektivität von Lehrern und andere Faktoren zu bewerten, die die Schülerleistung beeinflussen.

Sozialwissenschaftler verwenden Längsschnittdaten auch, um die Kausalität von Ereignissen zu verstehen, die in der Vergangenheit stattgefunden haben könnten, und wie sie zu Ergebnissen führen, die in späteren Wellen der Daten beobachtet werden – zum Beispiel die Auswirkung der Verabschiedung eines neuen Gesetzes auf die Kriminalitätsstatistik oder einer Naturkatastrophe auf Geburten und Todesfälle Jahre später.

Was ist der Unterschied zwischen Längsschnittdaten und Paneldaten?

Längsschnittdaten werden manchmal Paneldaten genannt, aber es gibt einen subtilen Unterschied zwischen beiden. Längsschnittdaten beziehen sich auf wiederholte Messungen über die Zeit, die dieselben Einheiten oder andere sein können. Paneldaten sind eine Art von Längsschnittdaten, bei denen die beobachteten Einheiten dieselben sind.

Ist eine Längsschnittstudie qualitativ oder quantitativ?

Längsschnittstudien sind in erster Linie qualitative Forschung, da der Forscher Veränderungen von Variablen über einen längeren Zeitraum beobachtet und aufzeichnet. Sie können jedoch auch verwendet werden, um quantitative Daten zu sammeln, je nach Forschungskontext.

Gibt es einen Nachteil bei Längsschnittstudien?

Ein Nachteil jeder Längsschnittstudie ist der große Zeitaufwand, der erforderlich ist, um alle benötigten Daten zu sammeln, bevor man mit der Erkennung von Mustern beginnen kann.