Statistische Modellbildung für Paneldaten

Zusammenfassung

Die statistische Modellbildung fungiert als Verbindungsglied zwischen den theoretischen Vorstellungen der Substanzwissenschaftler und den Daten, die zur Überprüfung dieser theoretischen Vorstellungen erhoben wurden. Obwohl die beobachteten Daten in der Regel nur einen Ausschnitt aus der Gesamtheit der möglichen relevanten Daten darstellen, ist es außerordentlich mühsam, Zusammenhänge zwischen mehr als zwei oder drei Variablen auf verbale Weise darzustellen und die Auswirkungen zu prognostizieren, wenn sich bedingende Variablen ändern. Zur Darstellung komplexer Zusammenhänge verwendet man daher zusätzlich zur oder an Stelle der verbalen Beschreibung mehr oder minder komplizierte mathematische Modelle, die die Beziehungen zwischen uni- oder mul-tivariaten abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen beschreiben. Da gerade in den Wissenschaften, die auf im Feld und nicht im Experiment erhobene Daten angewiesen sind, z.B. Mikroökonomie, Soziologie und Epidemiogie, sich kaum alle wirksamen unabhängigen Variablen erheben lassen, sind die Modelle durchwegs statistisch und nicht deterministisch formuliert. Auch die statistische Formulierung der Modelle ist in der Regel unpräzise. Die Modelle umfassen fast immer nur Aussagen über Erwartungswerte und Varianzen von abhängigen Variablen, gegeben die unabhängigen Variablen, nicht jedoch Aussagen über die Verteilungsfunktion der Fehler, wie sie etwa in der Theorie der Maximum-Likelihood-Schätzung parametrischer Modelle erforderlich sind.