Die Mehrebenenanalyse als Verfahren zur Analyse rehabilitationswissenschaftlicher Forschungsfragen - Wirtz, Markus Antonius (Die Rehabilitation, 2019)
In rehabilitationswissenschaftlichen Studien liegen oft Daten vor, die Informationen auf unterschiedlichen hierarchischen Ebenen repräsentieren. Hierarchische Stichprobenstrukturen sind dadurch gekennzeichnet, dass Stichprobenmitglieder (z. B. Rehabilitanden) als gruppiert oder als Mitglieder natürlicher Teileinheiten (Cluster; z. B. Teams, Gruppen, Einrichtungen) betrachtet werden müssen. Werden bspw. Daten von Rehabilitanden aus verschiedenen Einrichtungen analysiert, so muss davon ausgegangen werden, dass die Zugehörigkeit zu der jeweiligen Einrichtung (Ebene 2; Cluster-Einheiten) mit der Ausprägung der Merkmale der Rehabilitanden (Ebene 1; Individualeinheiten) in Zusammenhang steht. Nehmen Rehabilitanden an verschiedenen Schulungsgruppen teil, so ist zu erwarten, dass die Ausprägung des Behandlungserfolgs der Rehabilitanden (Ebene 1) durch die Zugehörigkeit zu einer spezifischen Schulungsgruppe (Ebene 2) mit beeinflusst wird. Die Mehrebenenanalyse bzw. hierarchische lineare Modelle ermöglichen die simultane und integrierte Analyse von Daten unterschiedlicher Hierarchieebenen. In diesem Beitrag wird gezeigt, worauf bei der Erhebung hierarchisch strukturierter Stichproben, der Datenaufbereitung, der Hypothesenformulierung, der statistischen Datenanalyse und der Ergebnisinterpretation zu achten ist, damit Effekten der Clusterzugehörigkeit angemessen Rechnung getragen werden kann.
Keywords: Mehrebenenanalyse; hierarchische lineare Modelle; gemischte Modelle; hierarchische Datenstrukturen; Datencluster