Was ist ein cross-offset-panel-design? (definition & #038; beispiel)

Ein Cross-Laged-Panel-Design ist eine Art Strukturgleichungsmodell, das zwei verschiedene Variablen zu zwei Zeitpunkten misst.

Angenommen, wir messen den Gesamtbetrag der Bildungsausgaben und das mittlere Haushaltseinkommen in einem bestimmten Land zu zwei verschiedenen Zeitpunkten.

Wir könnten das folgende Diagramm verwenden, um dieses Kreuzversatz-Panel-Design zu visualisieren:

Hinweis: _{re2015, h2015} gibt den Zusammenhang zwischen den Bildungsausgaben im Jahr 2015 und dem mittleren Haushaltseinkommen im Jahr 2015 an.

Der Name „Kreuz“ kommt daher, dass wir die Beziehung einer Variablen zu einer anderen und umgekehrt analysieren.

Der Begriff „verzögert“ kommt daher, dass wir die beiden Variablen zu zwei unterschiedlichen Zeitpunkten messen.

So bewerten Sie ein Cross-Offset-Panel-Design

Ein Cross-Laged-Panel-Design schätzt insgesamt sechs Beziehungen:

Zwei synchrone Beziehungen . Dieses Design misst die synchronen Beziehungen zwischen den beiden Variablen gleichzeitig:

Zwei stabile Beziehungen . Dieser Plan misst die Stabilitätsbeziehungen zwischen denselben Variablen zu unterschiedlichen Zeiten:

Zwei ungewöhnliche Beziehungen . Dieses Design misst die verzögerten Beziehungen zwischen den beiden Variablen zu unterschiedlichen Zeiten:

Wenn eine der verzögerten Korrelationen deutlich von Null abweicht, wird davon ausgegangen, dass zwischen den beiden Variablen zu zwei unterschiedlichen Zeitpunkten ein kausaler Zusammenhang besteht.

Wenn beispielsweise r _{e2015, h2020} deutlich von Null abweicht, wird davon ausgegangen, dass Bildungsausgaben zu einer Veränderung des Haushaltseinkommens führen .

Annahmen eines Cross-Offset-Panel-Designs

Ein Cross-Lag-Panel-Design gilt als gültige Methode zur Identifizierung von Kausalbeziehungen zwischen Variablen, basiert jedoch auf einigen entscheidenden Annahmen:

Synchronizität: Bei diesem Entwurf wird davon ausgegangen, dass die Messungen der beiden Variablen zu jedem Zeitpunkt genau zur gleichen Zeit durchgeführt wurden.

Stationarität: Bei diesem Design wird davon ausgegangen, dass Variablen und Beziehungen zwischen Variablen über die Zeit konstant bleiben.

Wenn diese Annahmen nicht erfüllt sind, ist es möglicherweise nicht sinnvoll, diese Art von Modell zur Identifizierung kausaler Zusammenhänge zu verwenden.

Zusätzliche Ressourcen

Matched Pair Design: Definition und Beispiele
Pretest-Posttest-Design: Definition und Beispiele
Split-Plot-Design: Definition und Beispiele