Longitudinale Designs erfassen dieselben Einheiten zu mehreren Zeitpunkten. Dies ermöglicht die Untersuchung von Veränderungen über Zeit, Entwicklungsverläufen und kausalen Zusammenhängen.
Typische Fragestellungen: Wachstum (intra-individuelle Veränderung), Treatment-Effekte, Stabilität vs. Veränderung, Inter-individuelle Unterschiede in intra-individueller Veränderung.
Messzeitpunkte (Level 1) sind in Personen (Level 2) verschachtelt. Random intercepts und random slopes modellieren inter-individuelle Unterschiede. MLM kann mit unbalancierten Daten und fehlenden Werten umgehen.
Strukturgleichungsmodell-Ansatz. Latente Faktoren repräsentieren Anfangswert (Intercept) und Wachstumsrate (Slope). Ermöglicht Prädiktoren des Wachstums und Zusammenhänge mit anderen Variablen.
Klassischer Ansatz, setzt aber Sphärizität voraus (korrigiert durch Greenhouse-Geisser oder Huynh-Feldt). Bei Verletzung: Mixed Models bevorzugen.