Aufbereitung von Verlaufsdaten mit zeitveränderlichen Kovariaten mit SPSS

Abstract

'Die Analyse von Verlaufsdaten (Ereignisanalyse, Survivalanalyse) ist eines der am häufigsten angewendeten Verfahren zur Auswertung von Längsschnittdaten. Einer ihrer zentralen Vorzüge, die Berücksichtigung von Einflußgrößen, die sich im Zeitverlauf ändern, kann besonders effektiv in der Datenanalyse umgesetzt werden, wenn die Verlaufsdaten zum jeweiligen Zeitpunkt in Daten vor und nach der Änderung zerlegt werden. Der Beitrag erläutert, wie dieses 'Episodensplitting' ohne große Mühe mit SPSS/PC (oder ähnlichen Programmen) und SPSS für Windows realisiert werden kann. Ein Beispiel zeigt den Ertrag einer Analyse mit zeitveränderlichen Kovarianten.' (Autorenreferat)

'Methods of event history (or survival, or failure time) and analysis are widely used in longitudinal research. One of their most useful properties is the possibility to include time-varying covariates in the analysis. This can be achieved very efficiently by splitting episodes at the time a change in the relevant covariates occurs. This article shows how episode-splitting can be accomplished by means of SPSS/PC (or similar programs) and SPSS für Windows. An example demonstrates the benefit of taking time-varying covariates into consideration.' (author's abstract)|