Der Workshop gibt eine anwendungsorientierte Einführung in grundlegende und weiterführende Methoden der Paneldatenanalyse. Der Fokus liegt auf der Analyse von Individualdaten aus Panelsurveys (großes N, kleines T).

Paneldaten bieten gegenüber Querschnittsdaten wichtige Vorteile. Dazu gehören insbesondere die Identifizierung kausaler Effekte mit schwächeren Annahmen und die Analyse individueller Entwicklungsverläufe. Um diese Vorteile zu nutzen, bedarf es jedoch spezieller Verfahren.

Ausgangspunkt des Workshops ist das lineare Fixed Effects (FE) Regressionsmodell und seine Vorteile gegenüber alternativen Modellen (Random Effects, RE). Ein weiterer Schwerpunkt des Kurses sind die Modellierung von zeitkonstanten oder zeitveränderlichen Kausaleffekten (Impact Functions) sowie die Modellierung von Lebensverläufen (Growth Curves). Schließlich werden wesentliche Erweiterungen präsentiert, insbesondere das lineare FE Modell mit Individuellen Steigungen (FEIS) und das nichtlineare logistische FE Regressionsmodell. Im Workshop wird die Struktur der Regressionsmodelle erläutert. Die Anwendung der statistischen Verfahren wird mit der Software Stata anhand von Analysebeispielen eingeübt.

Die Teilnehmer*innen lernen Verfahren der Paneldatenanalyse und deren Vor- und Nachteile kennen. Sie sind in der Lage, die Verfahren in konkreten Anwendungen umzusetzen.

Kenntnisse der linearen und logistischen Regression werden vorausgesetzt. Stata-Kenntnisse sind von Vorteil.