Datenanalyse mit Mplus: Eine anwendungsorientierte - download pdf or read online

By Christian Geiser

ISBN-10: 3531163930

ISBN-13: 9783531163932

Strukturgleichungsmodelle gehören mittlerweile zu den etablierten statistischen Methoden in den Sozialwissenschaften und eignen sich für die Beantwortung einer Vielzahl von Fragestellungen. Das Analyseprogramm Mplus erfreut sich als eines der aktuellsten, flexibelsten und anwenderfreundlichsten Statistikprogrammen zunehmender Beliebtheit.
Praxisnah, mit zahlreichen Beispielen, Probedatensätzen und Abbildungen führt der Autor Schritt für Schritt in die Grundlagen der Handhabung von Mplus ein. Dabei werden nicht nur Strukturgleichungsmodelle für quer- und längsschnittliche Auswertungen, sondern auch Mehrebenenmodelle und Latent-Class-Analysen besprochen.

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Gerichtete Zusammenhänge (Regressionen) werden mit Pfeilen (ĺ) dargestellt, wobei die Variable, die den Pfeil aussendet in Bezug auf die Variable, auf die der Pfeil zeigt, eine unabhängige Variable (Prädiktor, Regressor) ist. Alle Variablen, auf die ein Pfeil zeigt, sind endogene (abhängige) Variablen. Variablen, die nur Pfeile aussenden, aber auf die keine einseitigen Pfeile zeigen werden als exogene („außenstehende“) Variablen bezeichnet, da ihre Varianz im Modell nicht durch andere Variablen erklärt wird.

85,9%. 2 beschriebene bivariate Regressionsmodell betrachtete den Zusammenhang zwischen zwei manifesten Variablen (kft_q1 und kft_n1), das heißt auf der Basis von beobachteten (und somit noch messfehlerbehafteten) Variablen. h. Varianz von Ή, konfundiert). h. zwischen messfehlerbereinigten, latenten Variablen (Faktoren). Dies hat den Vorteil, dass Messfehler sowohl in den unabhängigen als auch in den abhängigen Variablen explizit berücksichtigt werden und auch Schätzungen der Reliabilitäten der beobachteten Variablen erhältlich sind.

H. Variation in der latenten Variable bedingt Variation in den Indikatoren und erklärt Zusammenhänge zwischen verschiedenen Indikatoren. Die Verknüpfung von manifesten und latenten Variablen geschieht über die Spezifikation von Regressionen, wobei in reflektiven Messmodellen die Indikatoren als abhängige und die Faktoren als unabhängige Variablen fungieren (in sogenannten formativen Messmodellen ist dies umgekehrt, formative Messmodelle werden hier jedoch nicht besprochen). Die Regressionskoeffizienten Ώij dieser Regressionen bezeichnet man häufig als Faktorladungen.

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Datenanalyse mit Mplus: Eine anwendungsorientierte Einführung by Christian Geiser


by Steven
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