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[xs0982]

Hi,

meine Daten sind wie folgt strukturiert: Ich habe mehrere 1000 individual Beobachtungen und würde diese gerne mit verschiedenen Kontextvariablen der 16 Bundesländer kombinieren und das ganz über einen Zeitraum von ca 10 Perioden. Der Hauptfokus liegt auf dem Einfluss der Kontextvariablen.

Nun meine Frage: Macht es Sinn mit nur 16 Fällen auf der zweiten Ebene ein Multi-level Model zu rechnen? Oder sollte ich eher ein klassisches Regressionsmodell mit clustered standard errors und Bundesländer-Dummys rechnen?

[strukturmarionette]

Hi,

ein Multi-level Model zu rechnen? Oder sollte ich eher ein klassisches Regressionsmodell mit clustered standard errors und Bundesländer-Dummys rechnen?

- Bei N =16 mit offenbar etlichen UVs im Längsschnitt weder das eine noch das andere.

Gruß
S.

[xs0982]

Auf der Individual-Ebene (dort wo die abhängige Variable gemessen wird) hab ich N = ca. 15.000 und ca 10 unabhängige Variablen. Auf der zweiten Ebene mit N = 16 hab ich ca. 6 unabhängige Variaben.

Ich denke schon, dass die Analyse generell Sinn macht.