Längsschnittliche Phänomene in experimentellen Daten

Die Analyse von experimentellen Daten mit Multilevel-Modellen bzw. linear gemischten Modellen ist in den letzten Jahren sehr populär geworden, wobei man die experimentellen Trials als Level-1-Einheiten genestet in Personen (Level 2) betrachtet. Eine weitere Besonderheit dieser Daten ist, dass die Trials in einer festen zeitlichen Reihenfolge präsentiert werden, wodurch man diese Daten auch als Längsschnittdaten auffassen kann. In unserer Forschung untersuchen wir, welche Möglichkeiten sich aus dieser Perspektive auf experimentelle Daten ergeben.

In erster Linie befassen wir uns mit der Modellierung verschiedener zeitliche Phänomene in diesen Daten, unter anderem mit systematischen Trends oder autoregressiven, carryover-Effekten. Anhand von Simulationsstudien und realen Datenbeispielen untersuchen wir, wie zeitliche Effekte in verschiedenen statistischen Modellierungsframeworks adäquat abgebildet und interpretiert werden können. Dazu untersuchen wir sowohl „klassische“ linear gemischte modelle (LMMs), aber auch non-parametrische Erweiterungen davon (z.B. Splines), sowie auch Strukturgleichungsmodelle (SEMs, z.B. dynamische SEMs).

Einschlägige Publikationen:

Keintzel, S. L. G. M., Nikolei, A., & Scharf, F. (submitted). Why and How to Model Trends and Time-Varying Experimental Effects Using Mixed-Effects Models.

Keintzel, S. L. G. M., Wetzel, N, & Scharf, F. (2026). Analyzing the Dynamics of Auditory Distraction Using Multigroup Multilevel Structural Equation Modeling. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal. 1-16. https://doi.org/10.1080/10705511.2025.2598602

Widmann, A., Herrmann, B., & Scharf, F. (2025). Pupillometry is sensitive to speech masking during story listening: A commentary on the critical role of modeling temporal trends. Journal of Neuroscience Methods, 413, 110299. https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2024.110299

Volkmer, S., Wetzel, N., Widmann, A., & Scharf, F. (2022). Attentional control in middle childhood is highly dynamic-Strong initial distraction is followed by advanced attention control. Developmental science, 25, e13275. https://doi.org/10.1111/desc.13275

Wetzel, N., Widmann, A., & Scharf, F. (2021). Distraction of attention by novel sounds in children declines fast. Scientific Reports, 11(1), 5308. doi/10.1038/s41598-021-83528-y 

Wetzel, N., Scharf, F., & Widmann, A. (2019). Can’t Ignore—Distraction by Task‐Irrelevant Sounds in Early and Middle Childhood. Child Development, 90(6), 454–464. doi/10.1111/cdev.13109