Mittels Querschnittserhebungen ist es möglich Populationsparameter zu einem bestimmten Zeitpunkt zu schätzen. Jedoch ist meist die Veränderung von Populationsparametern von besonderem Interesse. So ist es zur Evaluation von politischen Zielvorgaben erforderlich die Veränderung von Indikatoren, wie Armutsmaßen, über die Zeit zu verfolgen. Um zu testen ob eine gemessene Veränderung sich signifikant von Null unterscheidet bedarf es einer Varianzschätzung für Veränderungen von Querschnitten. In diesem Zusammenhang ergeben sich oft zwei Probleme; Zum einen sind die relevanten Statistiken meist nicht-linear und zum anderen basieren die untersuchten Querschnittserhebungen auf Stichproben die nicht unabhängig voneinander gezogen wurden. Ziel der vorliegenden Dissertation ist es einen theoretischen Rahmen zur Herleitung und Schätzung der Varianz einer geschätzten Veränderung von nicht-linearen Statistiken zu geben. Hierzu werden die Eigenschaften von Stichprobendesigns erarbeitetet, die zur Koordination von Stichprobenziehungen in einer zeitlichen Abfolge verwendet werden. Insbesondere werden Ziehungsalgorithmen zur Koordination von Stichproben vorgestellt, erarbeitet und deren Eigenschaften beschrieben. Die Problematik der Varianzschätzung im Querschnitt für nicht-lineare Schätzer bei komplexen Stichprobendesigns wird ebenfalls behandelt. Schließlich wird ein allgemeiner Ansatz zur Schätzung von Veränderungen aufgezeigt und es werden Varianzschätzer für die Veränderung von Querschnittschätzern basierend auf koordinierten Querschnittstichproben untersucht. Insbesondere dem Fall einer sich über die Zeit verändernden Population wird eine besondere Bedeutung im Rahmen der Arbeit beigemessen, da diese im Anwendungsfall die Regel darstellen.