Multilevel-Analyse in der öffentlichkeitsmedizinischen Forschung

▪ Zusammenfassung In den letzten Jahren hat das Interesse zugenommen, Faktoren, die auf mehreren Ebenen definiert sind, in der öffentlichkeitsmedizinischen Forschung zu berücksichtigen. Die Multilevel-Analyse hat sich als eine analytische Strategie entwickelt, die teilweise diesem Bedarf gerecht werden kann, indem sie die gleichzeitige Untersuchung von Faktoren auf Gruppen- und Individuenebene ermöglicht. Dieses Papier überprüft die Gründe für die Verwendung der Multilevel-Analyse in der öffentlichkeitsmedizinischen Forschung, fasst die statistische Methodologie zusammen und hebt einige der Forschungsfragen hervor, die mit diesen Methoden behandelt wurden. Die Vorteile und Nachteile der Multilevel-Analyse im Vergleich zu Standardmethoden werden diskutiert. Die Verwendung der Multilevel-Analyse wirft theoretische und methodologische Fragen auf, die sich auf das zu testende theoretische Modell, die konzeptionelle Unterscheidung zwischen Gruppen- und Individuenvariablen, die Fähigkeit zur Differenzierung „unabhängiger“ Effekte, die wechselseitigen Beziehungen zwischen Faktoren auf verschiedenen Ebenen und die erhöhte Komplexität beziehen, die diese Modelle mit sich bringen. Die Möglichkeiten und Einschränkungen der Multilevel-Analyse werden im breiteren Kontext des Verständnisses der Rolle von Faktoren, die auf mehreren Ebenen definiert sind, bei der Gestaltung von Gesundheitsergebnissen diskutiert.