Längsschnittliche Erfassung von Sensordaten — Kontinuierliche sensorgestützte Überwachung über die Zeit
Die Erfassung von längsschnittlichen Sensordaten nutzt physische oder digitale Sensoren, um Phänomene kontinuierlich oder in regelmäßigen Abständen über einen ausgedehnten Studienzeitraum — Tage, Monate oder Jahre — aufzuzeichnen. Im Gegensatz zu einmaligen Messungen erfasst die wiederholte zeitliche Struktur Veränderungen, Trajektorien und Variabilität bei Ergebnissen wie körperlicher Aktivität, Umwelteinwirkung, Schlaf oder physiologischem Zustand. Der Ansatz kombiniert die ökologische Validität von Echtzeit-Erfassung mit der analytischen Stärke des Längsschnittdesigns.
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Quellen
- Lanza, S. T., Collins, L. M., Lemmon, D. R., & Schafer, J. L. (2005). PROC LCA: A SAS procedure for latent class analysis. Structural Equation Modeling, 14(4), 671–694. [For longitudinal intensive repeated-measures designs context, see also: Shiffman, S., Stone, A. A., & Hufford, M. R. (2008). Ecological momentary assessment. Annual Review of Clinical Psychology, 4, 1–32.] link ↗
- Stone, A. A., & Shiffman, S. (2002). Capturing momentary, self-report data: A proposal for reporting guidelines. Annals of Behavioral Medicine, 24(3), 236–243. DOI: 10.1207/S15324796ABM2403_09 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Longitudinal Sensor-Based Data Collection. ScholarGate. https://scholargate.app/de/survey-methodology/longitudinal-sensor-data-collection
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