Modellierung der Heterogenität in der gepoolten Ereignisgeschichtsanalytik

Die gepoolte Ereignisgeschichtsanalytik (PEHA) ermöglicht es Forschern, die Auswirkungen von Variablen über mehrere Politiken hinweg zu untersuchen, indem die Daten gestapelt und die Parameter in einem einzigen Modell geschätzt werden. Dieser Ansatz zur Modellierung der Politikumsetzung impliziert jedoch Annahmen über Homogenität, die in der Realität oft verletzt werden, sodass der Effekt einer gegebenen Variablen über die Politiken hinweg konstant ist. Wir lockern diese Annahme und nutzen Monte-Carlo-Simulationen, um gängige Strategien zur Modellierung von Heterogenität zu vergleichen und diese Strategien mit zunehmenden Varianzstufen zu testen. Wir stellen fest, dass Mehrebenenmodelle mit zufälligen Koeffizienten die besten Schätzungen liefern und eine signifikante Verbesserung gegenüber anderen Modellen darstellen. Darüber hinaus zeigen wir, wie die Modellierung ähnlicher Politiken als Mehrebenenstrukturen es Forschern ermöglicht, die theoretischen Implikationen der Heterogenität über die Politiken hinweg präziser zu erforschen. Wir bieten ein empirisches Beispiel für diese Modellierungsansätze mit einem einzigartigen Datensatz von 29 Anti-Abtreibungspolitiken.