Hierarchisch strukturierte Daten

In der Statistik und in den Wirtschaftswissenschaften spricht man von hierarchisch strukturierten Daten (oder genesteten Daten; englisch nested data) wenn die Beobachtungen eines Datensatzes sich hierarchisch übergeordneten Einheiten zuordnen lassen. Solche Hierarchie-Zusammenhänge können mehrstufig sein.

Für die Analyse genesteter Daten sind spezielle Verfahren notwendig, die diese Datenstruktur berücksichtigen. Beispiele sind die Paneldatenanalyse und Mehrebenenanalyse. Auch robuste Schätzungen, die diese Datenstruktur berücksichtigen, werden angewandt.

↑ Ita G. G. Kreft: Multilevel models for hierarchically nested data: Potential applications in substance abuse prevention research, in: NIDA research monograph 142, 1994, S. 140 ff.
↑ Georg Rudinger: Analyse von Daten aus Längsschnittstudien: Eine Einführung, in: Forschung und Beratung-das Zentrum für Evaluation und Methoden 3, 2009, S. 285.
↑ Giorgio A. Tasca/Vanessa Illing/Anthony S. Joyce/John S. Ogrodniczuk: Three-level multilevel growth models for nested change data: A guide for group treatment researchers in: Psychotherapy Research 19(4-5), 2009, S. 453–461.

[1] Ita G. G. Kreft: Multilevel models for hierarchically nested data: Potential applications in substance abuse prevention research, in: NIDA research monograph 142, 1994, S. 140 ff.

[2] Georg Rudinger: Analyse von Daten aus Längsschnittstudien: Eine Einführung, in: Forschung und Beratung-das Zentrum für Evaluation und Methoden 3, 2009, S. 285.

[3] Giorgio A. Tasca/Vanessa Illing/Anthony S. Joyce/John S. Ogrodniczuk: Three-level multilevel growth models for nested change data: A guide for group treatment researchers in: Psychotherapy Research 19(4-5), 2009, S. 453–461.