In neueren Studien wurden die Existenz und die Re­le­vanz von Effekten der Leistungszusammensetzung auf die in­di­vi­du­el­len Leis­tun­gen von Schü­ler*­in­nen auf­grund der methodischen He­raus­for­de­run­gen, die sich bei mehrstufigen Analysen ergeben, in Fra­ge gestellt. In der vorliegenden Studie wurde un­ter­sucht, wie der Klassendurchschnitt mit der Leistungsentwicklung der Schü­ler*­in­nen über ein Schuljahr hinweg zusammenhängt. Dazu wurden Daten aus Deutsch­land ver­wen­det, ei­nem Land mit ei­nem Sekundarschulsystem, das durch große Leistungsunterschiede zwi­schen Schulen und Klassen geprägt ist. Zwei methodischen Schwierigkeiten wurde Rechnung getragen, indem sowohl Selektionsverzerrungen als auch Messfehler kontrolliert wurden. Mit Hilfe eines auf der integrativen Daten­ana­lyse (IDA) basierenden Ansatzes wurden fünf deutsche Längsschnitt-Großdatensätze sys­te­ma­tisch (neu) ausgewertet. Dieser IDA-Ansatz ermöglichte, das Ausmaß zu quantifizieren, in dem die Er­geb­nisse zwi­schen (a) ver­schie­de­nen Längsschnittdatensätzen und (b) ver­schie­de­nen Analysestrategien (d. h. Me­tho­den zur Be­rück­sich­ti­gung von Störvariablen und Messzuverlässigkeit) variierten. Insgesamt fand die Studie für Deutschland, selbst nach Kon­trol­le von Messfehlern und Selektionsverzerrungen, sowohl allgemeine Effekte der Leistungszusammensetzung als auch spezifische Peer Spillover-Effekte (d. h. Effekte der Schülerzusammensetzung, die über die Effekte des Trackings hinausgehen). Diese Er­geb­nisse widersprechen den jüngsten Vorschlägen, wonach es sich bei den Effekten der Zusammensetzung auf die Leistungsentwicklung um reine Phantomeffekte auf­grund me­tho­disch­er Fehlspezifikationen handeln könnte. Allerdings variierten die Schätzungen der Kompositionseffekte je nach Analyseansatz erheblich. Die Studie schließt mit Überlegungen zur Interpretation von Kompositionseffekten in der Mehrebenenmodellierung und dazu, wel­che Effekte für die Bil­dungs­for­schung von In­te­res­se­ sind.

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