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Mehrebenenanalyse mit Paneldaten und dem Programm HLM6 Ulrich Rosar Institut für Angewandte Sozialforschung Vortrag im Kolloquium des Lehrstuhl für Empirische.

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Präsentation zum Thema: "Mehrebenenanalyse mit Paneldaten und dem Programm HLM6 Ulrich Rosar Institut für Angewandte Sozialforschung Vortrag im Kolloquium des Lehrstuhl für Empirische."—  Präsentation transkript:

1 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

2 Mehrebenenanalyse mit Paneldaten und dem Programm HLM6 1.Die Mehrebenenstruktur international vergleichender Paneldaten 2.Ein Beispiel: Determinanten der Einkommensungleichheit 3.Die Datenanalyse a.Vorbereitung der Daten b.Das Handling von HLM 6 c.Ergebnisse

3 Die Mehrebenenstruktur international vergleichender Paneldaten t1t1 t2t2 t3t3 t1t1 t2t2 t3t3 t1t1 t2t2 t3t3 t1t1 t2t2 t3t3 p1p1 p2p2 p3p3 p4p4 T1T1 T2T2 T3T3 T1T1 T2T2 T3T3 L1L1 L2L2

4 t1t1 t2t2 t3t3 t1t1 t2t2 t3t3 t1t1 t2t2 t3t3 t1t1 t2t2 t3t3 p1p1 p2p2 p3p3 p4p4 L1L1 L2L2

5 y i = β 0 + β 1 x i + e i y ijk = π 0jk + π 1jk x ijk + e ijk π 0jk = β 00k + β 01k w jk + r 0jk π 1jk = β 10k + β 11k w jk + r 1jk β 00k = γ γ 001 z k + u 00k β 01k = γ γ 011 z k + u 01k β 10k = γ γ 101 z k + u 10k β 11k = γ γ 111 z k + u 11k

6 Ein Beispiel: Determinanten der Einkommensungleichheit Monatliches Nettoeinkommen in Euro Vollzeit Erwerbstätig Teilzeit Erwerbstätig Kind < 6 JahreLevel 1 (Person in Zeit) Frau Hohe Bildung Mittlere BildungLevel 2 (Person) Betreuungsplätze je 100 Kinder < 4 Jahre BSP in US-$ Level 3 (Land) – – ? + +

7 netinc ijk = π 0jk + π 1jk (ptempl) + π 2jk (ftempl) + π 3jk (kidle5) + e ijk π 0jk = β 00k + β 01k (woman) + β 02k (educ_m) + β 03k (educ_m) + r 0jk π 3jk = β 30k + β 31k (woman) + r 3jk β 00k = γ γ 001 (gdpc_1) + γ 002 (child_1) + u 00k β 31k = γ γ 311 (child_1) + u 31k Ein Beispiel: Determinanten der Einkommensungleichheit (1) (2) (3) (4) (5)

8 Monatliches Nettoeinkommen in Euro Ein Beispiel: Determinanten der Einkommensungleichheit Vollzeit Erwerbstätig Teilzeit Erwerbstätig Kind < 6 JahreLevel 1 (Person in Zeit) Frau Hohe Bildung Mittlere BildungLevel 2 (Person) Betreuungsplätze je 100 Kinder < 4 Jahre BSP in US-$ Level 3 (Land) β 02 π1π1 π2π2 γ 310 γ 311 γ 002 γ 001 β 03 β 01 γ 000 β 30

9 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!

10 Der Level 1-Datensatz idl3idl2idnetinckidle5womanchild_

11 Der Level 2-Datensatz idl3idl2womanchild_

12 Der Level 3-Datensatz idl3child_

13 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

14 Das Nullmodell und das Endmodell Endmodell Kausalanalyse Nullmodell Varianzanalyse

15 Die Varianzaufteilung im Nullmodell Var(y ijk ) = Var(e ijk ) + Var(r 0jk ) + Var(u 00k ) Var(Level 1) in % = Var(e ijk ) Var(e ijk ) + Var(r 0jk ) + Var(u 00k ) Var(Level 1) in % = 30.2 Var(Level 2) in % = 61.7 Var(Level 3) in % = 8.1

16 Ergebnisse

17 Monatliches Nettoeinkommen in Euro Vollzeit Erwerbstätig Teilzeit Erwerbstätig Kind < 6 JahreLevel 1 (Person in Zeit) Frau Hohe Bildung Mittlere BildungLevel 2 (Person) Betreuungsplätze je 100 Kinder < 4 Jahre BSP in US-$ Level 3 (Land) (0.87) (3.59) 0.01 (-68.90) Werte in Klammern: n.s. (p > 0.100) Ergebnisse

18 Ergebnisse


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