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Obwohl Fixed-Effects-Modelle für Paneldaten mittlerweile weithin als leistungsstarke Werkzeuge für die Analyse von Längsschnittdaten anerkannt sind, sind die Einschränkungen dieser Modelle nicht gut bekannt. Wir bieten eine kritische Diskussion von 12 Einschränkungen, einschließlich einer Kultur des Weglassens, niedriger statistischer Power, begrenzter externer Validität, eingeschränkter Zeiträume, Messfehler, zeitlicher Invarianz, undefinierter Variablen, unbeobachteter Heterogenität, fehlerhafter kausaler Inferenz, ungenauer Interpretationen von Koeffizienten, unkluger Vergleiche mit Querschnittsmodellen und fragwürdigen Beiträgen im Vergleich zu früheren Arbeiten. Anstatt die Anwendung von Fixed-Effects-Modellen abzulehnen, ermutigen wir zu kritischeren Anwendungen dieser strengen und vielversprechenden Methodik. Die wichtigsten Mängel – Typ-II-Fehler, verzerrte Koeffizienten und ungenaue Standardfehler, irreführende p-Werte, fehlgeleitete kausale Behauptungen und verschiedene theoretische Bedenken – sollten gegen die wahrscheinliche Präsenz unbeobachteter Heterogenität in anderen Regressionsmodellen abgewogen werden. Letztlich müssen wir besser kommunizieren, welche Fallstricke Fixed-Effects-Modelle für unsere Kollegen und Studenten haben.
Hill et al. (Wed,) haben diese Frage untersucht.