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@article{ Ludwig-Mayerhofer1994,
 title = {Statistische Modellierung von Verlaufsdaten in der Analyse sozialer Probleme: T. 1: Grundlagen},
 author = {Ludwig-Mayerhofer, Wolfgang},
 journal = {Soziale Probleme},
 number = {1/2},
 pages = {115-143},
 volume = {5},
 year = {1994},
 urn = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-247369},
 abstract = {'Obwohl dynamische Konzepte wie der Karriere-Begriff schon lange in der Soziologie sozialer Probleme etabliert sind, werden vielfach immer noch statistische Untersuchungen durchgeführt, die sich auf die Anteile und die Merkmale von Personen in bestimmten sozialen Lagen zu bestimmten Zeitpunkten beziehen. Methoden der Analyse von Verlaufsdaten ('Ereignisanalyse', 'Survivlanaylse') erlauben es, in flexibler Weise Veränderungen auf der Individualebene zu untersuchen. Sie modellieren Prozesse, zu denen Informationen (a) über die Zeit, die Individuen in einer sozialen Lage verbringen, und (b) über die Lage, die sie im Anschluß einnehmen (falls eine Veränderung geschehen ist), vorliegen. Diese Arbeit führt in die Grundbegriffe dieser Modelle ein (Survivor-, Dichte- und Hazardfunktion) und erläutert sie anhand eines Beispieles aus dem Sozi-ökonomischen Panel (SOEP). Eine weitere Arbeit, die für die nächste Ausgabe der Zeitschrift vorgesehen ist, wird verschiedene Möglichkeiten der multivariaten Auswertung solcher Daten diskutieren.' (Autorenreferat)'Although 'dynamic' notions like the concept of career have a long history in the sociology of social problems, still most research is static, referring to the number and the characteristics of people belonging to problem groups at a given point in time. Methods of 'event history analysis' (also called 'survival analysis' or 'analysis of failure time') provide flexible tools for analyses which take into account the changes that take place on the individual level. They model processes where have information (a) about the time individuals spend in a given social state, and (b) about the state they occupy after a change has occurred, if any. This paper provides an introduction to the basic concepts of event history analysis, that is, survivor, density, and hazard function, and illustrates these by using example data from the Socio-Economic Panel (SOEP). A companion paper, to appear in the next volume, will give an overview on various types of multivariate models and related issues.' (author's abstract)|},
 keywords = {statistical analysis; statistische Analyse; longitudinal study; Längsschnittuntersuchung; Prozessanalyse; data; Daten; process analysis}}