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[Leviathan]

Hallo liebe Forengemeinde,

vielleicht könnt Ihr mir ja mit meinem kleinen Problem helfen.

Ich möchte vier Länder innerhalb eines statistischen (Regressions-)Modells vergleichen. Die Kovariaten entsprechen der klassischen Struktur eines Multilevel-Ansatzes und beziehen die Institutionen der Länder, die sozialen Netzwerke der befragten Personen und natürlich deren individuelle Merkmale ein. Es liegen übrigens Querschnitts- und keine Paneldaten vor!

Ich kenne die Anwendung von Random-Effects-Modellen, die beispielsweise unterscheiden zwischen Gemeinden als Makroebene, deren Arbeitslosenquote und den dort lebenden Arbeitslosen und ihren individuellen Bemühungen der Arbeitssuche. "Random", also zufällig und statisitisch repräsentativ wären dann natürlich die Gemeinden, die eine so hohe Anzahl ausmachen, dass das funktioniert. Mein Pendant wären lediglich diese 4 zu untersuchenden Länder, die jedoch nicht als zufällige Elemente des Random-Effects-Models herangezogen werden können.

Welche Mehrebenenmodelle und -ansätze wären in meinem Fall denn als Alternative geeignet: Die Methode der Varianzzerlegung, Fixed-Effects-Models, usw. ???

Vielen Dank für die Hilfe!

[DHA3000]

Wie umfangreich soll denn der Datensatz sein?

[Leviathan]

Wie umfangreich soll denn der Datensatz sein?

Einer hat 10.000 Fälle und der andere 30.000 Befragte. ich arbeite also mit zwei Datensätzen, die auch ausreichend gut mit Fällen besetzt sind.

Wie gesagt, die Problematik liegt in der geringen Anzahl der auf der obersten Ebene zu untersuchenden Einheiten, also der Makroebene bzw. der Länder.

Ich kann mir natürlich auch vorstellen, mit sequenziellen (nicht schrittweisen, die die Ebenen automatisch bestimmen) Regressionen zu arbeiten. Da diese Arbeit jedoch sehr wichtig ist, wollte ich bezüglich der Methoden etwas schwerere Geschütze auffahren.