Grundlagen und statistische Methoden der Evaluationsforschung:
Gespeichert in:
| Weitere Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Göttingen [u.a.]
Hogrefe
2009
|
| Schriftenreihe: | Enzyklopädie der Psychologie
Themenbereich B, Methodologie und Methoden : Serie 4, Evaluation ; 1 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Literaturverz. S. 688 - 692 |
| Beschreibung: | XXVII, 717 S. Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 9783801715052 |
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Inhaltsverzeichnis
1. Kapitel: Grundlagen der Evaluationsforschung
Von Heinz Holling
1 Einleitung . 1
2 Definitionen von Evaluation und Evaluationsforschung . 2
3 Zwei typische Beispiele für Evaluationsforschung . 5
3.1 Eine Evaluationsstudie zu Personalentwicklungsmaßnahmen. 5
3.2 Eine Evaluationsstudie zur Schulzeitverkürzung. 7
4 Gegenstand psychologischer Evaluationsforschung . 9
5 Ziele von Evaluationsstudien. 11
6 Theoretische Grundlegung psychologischer Evaluationsstudien. 13
6.1 Kausalität . 14
6.2 Generalisierung. 15
7 Gütekriterien von Evaluationsstudien . 17
7.1 Allgemeine Standards der Evaluationsforschung. 17
7.2 Validität von Evaluationsstudien. 19
7.2.1 Statistische Validität. 21
7.2.2 Interne Validität. 23
7.2.3 Konstruktvalidität. 24
7.2.4 Externe Validität. 24
8 Nutzenmessung. 25
9 Spezifische Bedingungen von Evaluationsstudien. . 28
9.1 Die Bedeutung der Stakeholder. 28
9.2
Formative
und summative Evaluation. 30
10 Fazit. 31
Literatur. 31
XIV Inhaltsverzeichnis
2. Kapitel: Wissenschaftstheoretische Grundlagen der
Evaluationsforschung
Von Hans Westmeyer
1 Aufgaben der Wissenschaftstheorie . 35
2 Zur logischen Struktur des Evaluationsbegriffs. 36
3 Handlungsregeln und Evaluationshypothesen. 39
4 Zum empirischen Gehalt von Evaluationshypothesen . 41
4.1 Ein Beispiel
fur
unterschiedliche begriffliche Einbettungen einer
Evaluationshypothese . 42
4.2 Ein Beispiel
fur
unterschiedliche methodische Einbettungen einer
Evaluationshypothese . 44
4.3 Zum Problem der Invarianz des empirischen Gehalts. 45
5 Zum Problem der Generalisierbarkeit von Evaluationsresultaten. 46
6 Auffassungen über die Beschaffenheit der Welt. 49
7 Auffassungen über die Erkennbarkeit der Welt . 50
8 Zur Funktion von Theorien in der Evaluationsforschung . 53
Literatur . 55
3. Kapitel: Evaluationsmodelle
Von Werner W. Wittmann
1 Einleitung. 59
2 Das Modell von Posavac und
Carey
. 63
3 Konzeptuelle Beiträge aus der Urteils- und Entscheidungsforschung
zum Indikationsproblem: die Matrix von Kennetb
Hammond
als ein
bisher vernachlässigtes Evaluationsmodell . 66
4 Das CIPP-Modell von Daniel Stufflebeam . 68
5 Die Konzeption der fünf Datenboxen als umfassendes Evaluations¬
modell . 71
6 Varianten des Bewertungsfokus unterschiedlicher Evaluationsmodelle . 84
7 Fazit. 91
Literatur . 92
Inhaltsverzeichnis
XV
4. Kapitel: Phasen der Evaluationsforschung
Von Nicola Döring
1 Phasenmodelle in Wissenschaft und Praxis . 99
1.1 Phasenmodelle des Forschungsprozesses . 99
1.2 Phasenmodelle für Projekte. 101
1.3 Phasenmodelle für Evaluationsforschungsprojekte. 103
2 Initiierungsphase der Evaluation . 105
2.1 Identifikation von Evaluationsmöglichkeiten . 105
2.2 Prüfung der Evaluationsziele. 106
3 Konzeptionsphase der Evaluation. 110
3.1
Exploration
der Evaluationsbedingungen . 110
3.2 Entwicklung des Evaluationskonzepts. 111
3.3 Einbeziehung der Evaluationsstandards. 113
3.4 Vorbereitung des Projektmanagements. 114
3.5 Formulierung des Evaluationsvertrags. 115
4 Planungsphase der Evaluation . 116
4.1 Formulierung der Evaluationsfragen und
-hypothesen
. 116
4.2 Untersuchungsplanung. 118
4.3 Projektplanung. 123
5 Realisierungsphase der Evaluation . 123
5.1 Erhebung von Evaluationsdaten . 123
5.2 Analyse von Evaluationsdaten. 124
5.3 Interpretation von Evaluationsdaten. 125
5.4 Projektcontrolling. 126
6 Abschlussphase der Evaluation. 126
6.1 Abgabe der Evaluationsberichte. 127
6.2 Organisation der Evaluationsnutzung. 128
6.3 Durchführung einer Metaevaluation. 128
6.4 Publikation der Evaluationsstudie. 129
7 Schlussfolgerung . 131
Literatur . 131
5. Kapitel: Facettentheorie
Von Wolfgang Bilsky und David
Cairns
1 Grundidee der Facettentheorie
(FT)
. 135
2 Beispiel: Eine Delphi-Studie . 137
XVI Inhaltsverzeichnis
3 FT-Design. 142
3.1 Beobachtungen, Facetten, Elemente und Struktupel. 142
3.2 Personen-, Inhalts- und Reaktionsfacetten . 143
3.3 Abbildungssatz und gemeinsamer Bildbereich. 144
3.4 Universum und Stichprobe. 146
4 FT-Datenanalyse. 147
4.1 Regionale Hypothesen und konfirmatorische Analysen. 147
4.2 Die Rolle von Facetten für die Entwicklung und Prüfung von
Strukturmodellen . 149
5 Der Abbildungssatz als Strukturierungshilfe. 154
5.1 Programmevaluation. 154
5.2 Mitarbeiterbefragungen. 157
6 Forschungsstand und Perspektiven. 159
Literatur . 160
6. Kapitel: Aufstellen und Prüfen von Hypothesen
Von Rainer Westermann und Matthias Siemer
1 Einleitung . 163
2 Substanzielle Hypothesen in der Evaluation. 164
2.1 Evaluationsbegriffe. 164
2.2 Evaluierte Objekte . 165
2.3 Ziele von Maßnahmen und Evaluationen. 166
2.4 Beteiligte Interessengruppen. 167
2.5 Kontrollbedingungen und Vergleichsmaßnahmen . 168
2.6 Wissenschaftliche und praktische Ausrichtung . 169
2.7 Evaluationsparadigmen. 171
3 Standardmodelle zur Prüfung von Evaluationshypothesen. 172
3.1 Empirische Hypothesen und Vorhersagen. 173
3.2 Validitäts- und Störungshypothesen. 174
3.3 Statistische Hypothesen und Effekte. 178
4 Weitere Ansätze zur Analyse von Evaluationshypothesen. 184
4.1 Hypothesen über zufällige und feste Effekte und ihre statistisch
valide
Überprüfung. 184
4.1.1 Statistische Modelle .,. 185
4.1.2 Zufällige und feste Effekte und generalisierende statistische
Inferenz . 188
4.1.3 Zufällige und feste Effekte nach randomisierter und
nicht randomisierter Zuweisung. 189
Inhaltsverzeichnis XVII
4.1.4 Umgang mit eingenisteten Faktoren ohne zufällige Ziehung
und Randomisierung. 190
4.1.5 Gekreuzte Faktoren . 192
4.2 Evaluationshypothesen auf unterschiedlichen Ebenen der
Aggregation. 192
4.3 Hypothesen zur
efficacy
und
effectiveness
einer Maßnahme und
die Gütekriterien der internen und externen Validität. 195
4.4 Parametrische und nicht parametrische Hypothesen und
die Kontrolle der Teststärke in Randomisierungstests. 197
Literatur . 201
7. Kapitel: Generalisierbarkeitstheorie
Von Thorsten Stumpp und Heiko Großmann
1 Einleitung . 207
2 Grundbegriffe . 208
3 Generalisierbarkeitsstudie . 210
4 Planung von Entscheidungsstudien. 216
5 Gütemaße für D-Studien. 220
6 Design von G- und D-Studien. 225
6.1 Gekreuzte und verschachtelte Designs. 226
6.2 Zufällige und Feste Facetten. . 227
7 Anwendung der Generalisierbarkeitstheorie in der Evaluationsforschung . . 228
8 Softwareprogramme zur Generalisierbarkeitstheorie. 230
Literatur. 231
8. Kapitel: Metaanalyse in der Evaluationsforschung
Von Georg E, Matt
1 Einleitung .· · 235
2 Die Suche nach generalisierbaren kausalen Beziehungen . 236
2.1 Deskriptive kausale Beziehungen. 236
2.2 Domänen der Generalisierbarkeit. 237
2.3 Kernfragen der Generalisierbarkeit . 237
2.4 Traditionelle Begründungen von Generalisierbarkeitsansprüchen . 238
XVIII
Inhaltsverzeichnis
2.5 Cooks (1990, 1993)
„Grounded Theory"
generalisierter
kausaler Schlussfolgerungen . 239
3 Metaanalyse zur Generalisierung kausaler Beziehungen. 241
3.1 Explikation der Generalisierungsdomänen: Das Thema . 241
3.2 Selektion von Studien. 243
3.3 Beschreibung und Kodierung von Studien . 245
3.4 Berechnung von Effektstärken. 247
3.4.1 Wahl des EfTektindikators,
Τ
. 247
3.4.2 Berechnung von Effekten innerhalb einer Studie . 248
3.5 Die statistische Analyse metaanalytischer Daten . 252
3.5.1 Fixed-Effekt- und Random-Effekt-Modelle . 252
3.5.2 Fixed-Effekt-Modell: Ohne Prädiktoren. 255
3.5.3 Random-Effekt-Modell: Ohne Prädiktoren . 256
3.5.4 Fixed-Effekt-Modell mit Prädiktoren. 258
3.5.5 Random-Effekt- und Mixed-Effekt-Modelle mit
Prädiktoren. 261
3.5.6 Alternative und komplementäre Entwicklungen. 262
3.6 Die Interpretation und Präsentation metaanalytischer Ergebnisse . 263
3.6.1 Sensitivitätsanalysen. 263
3.6.2 Artefaktkorrekturen . 267
3-6.3 Grafische Darstellungen. 268
3.7 Validität metaanalytischer Schlussfolgerungen . 273
3.7.1 Validität statistischer Schlussfolgerungen . 274
3.7.2 Validität der kausalen Schlussfolgerungen . 274
3.7.3 Validität der
Konstrukte
. 275
3.7.4 Validität generalisierter Schlussfolgerungen. 276
4 Schlussfolgerungen. 276
Literatur . 277
9. Kapitel: Das Allgemeine Lineare Modell in
der Evaluationsforschung
Von Helfried Moosbrugger und Wolfgang Rauch
1 Einleitung und Überblick . 285
1.1 Statistische Modelle zur Evaluation von Effekten . 286
1.2 Zur Bewertung von Untersuchungsergebnissen.· Effektgrößen,
Konfidenzintervalle und Teststärke. 287
1.2.1 Effektgrößen zur Wirksamkeitsüberprüfung. 287
1.2.2 Konfidenzintervalle zur Beurteilung der Genauigkeit einer
Schätzung. 288
1.2.3 Teststärke. 290
Inhaltsverzeichnis XIX
2 Das Allgemeine Lineare Modell (ALM). 291
2.1 Grundsätzliche Formulierung des ALM . 292
2.1.1 Modellgleichung . 292
2.1.2 Parameterschätzung im ALM. 293
2.1.3 Verteilungsannahmen im ALM. 295
2.1.4 Varianzzerlegung. 296
2.1.5 Eingeschränkte und uneingeschränkte Modelle. 298
2.1.6 Hypothesentests. 299
2.1.7 Hypothesentest mit der Allgemeinen Linearen
Hypothese (ALH) . 300
2.1.8 Tests und Konfidenzintervalle für Modellparameter . 301
2.1.9 Test einer Subgruppe von Parametern. 301
2.1.10 Effektgrößen im ALM. 305
2.2 Überlegungen zur Stichprobengröße und Teststärke. 306
2.3 Überprüfung der Verteilungsvoraussetzungen, Modelldiagnose und
Multikollinearität . 307
2.3.1 Verteilungsvoraussetzungen. 307
2.3.2 Ungewöhnliche Merkmalsausprägungen . 311
2.3.3 Multikollinearität . 313
3 Regressionsanalyse. 315
3.1 Effektgrößen und Hypothesentests in der Regressionsanalyse. 315
3.2 Vorhersage neuer Werte . 316
3.3 Nichtlineare Zusammenhänge . 317
3.3.1 Kurvilineare Zusammenhänge . 317
3.3.2 Moderatormodelle . 318
4 Varianzanalyse. 319
4.1 Kodiervariablen. 319
4.2 Effektgrößen für Varianzanalysen. 320
4.3 Strategien zur Erhöhung der Teststärke. 322
4.3.1 Verringerung der Fehlervarianz bei varianzanalytischen
Designs. 323
4.3.2 Erhöhung der Primärvarianz. 323
5 Kovarianzanalyse. 324
5.1 Kovariate als Kontrollvariable. 325
5.2 Kovariate als substanzielle Variable. 327
6 Zusammenfassung und Ausblick. 328
Literatur . 329
XX
Inhaltsverzeichnis
10. Kapitel: Hierarchische Lineare Modelle (HLM)
Von Kai S.
Cortina
und Hans Anand
Pant
1 Einleitung. 335
2 Clustersampling in der Evaluationsforschung. 336
3 Das Zwei-Ebenen-HLM-Modell. 337
3.1 Intraklassenkorrelation und Design-Effekt . 338
3.2 Formales HLM-Gleichungssystem . 339
4 Beispiel eines
Zwei-Ebenen-Modełls
. 341
5 Modellspezifikation und -Optimierung. 343
6 Schätzalgorithmen und Software. 345
7 Nicht normalverteilte und nicht intervallskalierte Variablen . 346
8 Analyse von Längsschnittdaten im Rahmen von HLM . 347
9 Metaanalyse mittels HLM. 352
9.1 Vorzüge der Metaanalyse mit HLM . 354
9.2 Erweiterungen des HLM-Metaanalysemodells . 355
9.3 Bayes'scher Ansatz der hierarchischen Metaanalyse. 357
10 Resümee . 359
Literatur . 360
11. Kapitel: Generalisierte Lineare Modelle
Von Britta Colver und Heinz Holling
1 Einleitung. 363
2 Grundlagen generalisierter linearer Modelle. 364
2.1 Das allgemeine lineare Modell als Ausgangspunkt. 364
2.2 Verallgemeinerung des allgemeinen linearen Modells. 366
2.2.1 Die Linkfunktion. 366
2.2.2 Verteilungen aus der Exponentialfamilie. 367
2.3 Definition generalisierter linearer Modelle . 368
2.4 Maximum-Likelihood-Schätzung der Parameter im generalisierten
linearen Modell. 369
2.5 Modellfit. 370
2.6 Anwendungssoftware . 372
3 Das allgemeine lineare Modell. 373
3.1 Das Modell. 373
3.2 Modellfit. 374
3.3 Beispiel. 375
Inhaltsverzeichnis XXI
4 Die logistische Regression . 377
4.1 Das Modell. 377
4.2 Modellfit. 379
4.3 Beispiel. 379
5 Die logistische Regression für nominale und
ordinale
Variablen . 381
5.1 Das Modell. 382
5.1.1 Nominale abhängige Variablen. 382
5.1.2
Ordinale
abhängige Variablen. 383
5.2 Modellfit. 384
5.3 Beispiel. 384
6 Das loglineare Modell . 386
6.1 Das Modell. 387
6.2 ModeUfit. 388
6.3 Beispiel. 389
7 Abschließende Bemerkungen. 391
Literatur . 392
12. Kapitel: Strukturgleichungsmodelle
Von Rolf Steyer, Andreas Wolf, Friedrich Funke und
Ivailo Partchev
1 Einleitung . 393
2 Pfadmodelle mit Observablen . 395
3 Modelle der Hassischen Testtheorie . 397
3.1 Grundbegriffe der Klassischen Testtheorie . 398
3.2 Das Modell t-äquivalenter Variablen . 400
3.3 Weitere Modelle der KTT. 402
3.4 Weiterführende Literatur zur KTT. 404
4 Latent-state-trak-Modelle . 405
4.1 Grundbegriffe. 405
4.2 Das Multistate-Modell . 410
4.3 Das Multistate-singletrait-Modell. 411
4.4 Weiterfuhrende Literatur . 414
5 Latent-change-Modelle und Wachstumskurven-Modelle. 415
5.1 Latent-change-Modelle. 415
5.2 Wachstumskurven-Modelle . 417
6 Multitrait-multimethod-Modelle. 418
6.1 Ein Multitrait-multimediod-Modell. 419
6.2 Weiterführende Literatur. 423
XXII Inhaltsverzeichnis
7 Faktorenanalytische Modelle. 423
7.1 Darstellung des Modells t-äquivalenter Variablen in Matrizenform . 425
7.2 Das Multistate-Modell in Matrizenform. 426
7.3 Das Multistate-singletrait-Modell in Matrizenform. 427
TA Das Multitrait-multimethod-Modell in Matrizenform . 428
7.5 Weiterführende Literatur . 429
8 Strakturgleichungsmodelle. 429
8.1 Parameterschätzung . 431
8.2 Modellbewertung. 434
9 Ausblick. 439
9.1 Weitere Anwendungsbereiche von Strukturgleichungsmodellen. 440
9.2 Aktuelle Entwicklungsrichtungen von SEM . 441
9.3 Literatur und Informationsquellen über SEM. 442
Literatur . 442
13. Kapitel:
Multidimensionale
Skalierung
Von Ingwer Borg
1 Einleitung. 449
2 Grundideen der MDS. 449
2.1 MDS als psychologisches Modell . 449
2.2 MDS zur Visualisierung von Datenstrukturen . 452
3 Wichtige technische Aspekte der MDS . 454
3.1 Güte der MDS-Darstellung . 454
3.2 Bewertung des
Stress
. 456
3.3 MDS-Modelle. 458
3.4 MDS-Algorithmen. 460
3.5 MDS-Algorithmen und degenerierte Lösungen. 461
4 Interpretationsansätze in der MDS . 463
4.1 Dimensionen, Richtungen, Regionen und
Cluster
. 463
4.2 MDS-Interpretation mit Hilfe anderer Verfahren. 466
5 Prokrustische Transformationen . 468
6 Individuelle Unterschiedsmodelle . 470
7 Konfirmatorische MDS. 471
8
Unfolding
. 473
8.1 Triviale Lösungen im
Unfolding
. 475
8.2 Mehrdimensionales
vs.
multiples
Unfolding
. 477
9 MDS und verwandte Verfahren. 477
Literatur . 479
Inhaltsverzeichnis XXIII
14. Kapitel: Mischverteilungsmodelle
Von Jürgen Rost und Michael Eid
1 Einleitung . 483
2 Die „latent
class analysis" (LCA)
. 489
2.1 Die LCA mit Gleichheitsrestriktionen. 492
2.2 Die linear-logistische LCA . 497
2.3 LCA
fiir ordinale
Daten . 499
2.4 Das Mixed-Rasch-Modell. 501
3 Gemischte Strukturgleichungsmodelle. 503
3.1 Modellerweiterangen . 507
3.2 Mischverteilungsfaktorenanalyse. 508
3.3 Mischverteilungs-Latent-State-Trait-Modelle . 509
3.4 Mischverteilungs-Wachstumskurvenmodelle. 511
3.5 Profilanalyse . 514
4 Modelltests und Bestimmung der Klassenanzahl . 515
5 Ausblick. 519
6 Software. 519
Literatur. 520
15. Kapitel: Veränderungsmessung
Von Karl Christoph Klauer
1 Einleitung. 525
2 Veränderungsmessung: Voraussetzungen und Eingrenzung des Gegen¬
standsbereichs . 526
3 Der Schluss auf die Ursache einer Veränderung. 530
4 Die Modellierung individueller Veränderungsverläufe bei vielen
Mess-
Zeitpunkten . 535
5
Psychometrische
Eigenschaften von Veränderungsindizes . 538
6 Veränderungsmessung als Schätzung der Parameter individueller
Wachstumskurven. 543
6.1 Parametrisierte Familien von Wachstumskurven. 543
6.2 Statistische Behandlung: Hierarchische lineare Modelle. 547
6.3 Das hierarchische lineare Modell für zwei Messzeitpunkte . 548
6.4 Mehr als zwei Messzeitpunkte: Reliabilität und Hypothesentests . 550
6.5 Hierarchisches Lineares Modell: Verallgemeinerungen. 552
XXIV Inhaltsverzeichnis
6.6 Zeitstrukturierte Daten: Statistische Analyse im Rahmen der
Kovarianzstrukmranalyse . 553
7 Beiträge der Probabilistischen Testtheorie zur Veränderungsmessung . 554
7.1 LLTM und LLRA. 556
7.2
Probabilistische
Modelle mit interindividueller Varianz in
Veränderungen. 557
8 Fazit. 559
Literatur . 560
16. Kapitel: Zeitreihenanalyse
Von Bernhard Schmitz, Franziska Pereis und Martin Lob
1 Einführung . 565
2 Grundbegriffe . 567
2.1 Grafische Darstellung. 568
2.2 Die Lag-Funktion. 568
2.3 Autokorrelation. 569
2.4 Partialautokorrelation. 570
2.5 Stationarität . 570
3 Designvarianten. 571
3.1 Einzelfallanalyse . 571
3.2 AB-Design . 573
3.3 Multiples Baselinedesign. 574
3.4 Zeitreihendesign. 577
3.5 Zeitreihendesign mit Kontrollgruppe . 578
3.6 Weitere Designs . 578
4 Univariate Zeitreihenanalysen: Grundlagen. 578
4.1 Glättung. 579
4.2 Trends . 579
4.2.1 Linearer Trend. 579
4.2.2 Polynomialer Trend. 580
4.3 Trendbereinigung. 581
4.4 Spektralanalyse. 582
5 ARIMA-Modelle. 582
5.1 AR-Modell. 583
5.1.1 AR(1)-Modell. 583
5.1.2 AR(p)-Modell. 585
5.2 MA-Modell. 585
5.2.1 MAW-Modell . 586
5.2.2
MACqí-Modeli
. 587
5.3 ARIMA-Modell . 587
Inhaltsverzeichnis XXV
5.4 Vorgehen bei einer Modellidentifikation. 587
5.4.1 Identifikation des ARIMA-Modelltyps der Zeitreihe. 588
5.4.2 Schätzung der Modellparameter. 589
5.4.3 Diagnose des Modells. 589
6
Interventionsanalysen. 589
6.1 Grundlage. 590
6.2 Puls- und Stufeninput. 590
6.3 Interventionswirkung und Transferfunktion. 591
6.4 Noise-Modell . 593
6.5 Vorgehen bei der Interventionsanalyse . 593
7 Multivariate Zeitreihenanalyse. 594
7.1 Kreuzkorrelationen . 596
7.2 Prewhitening . 597
7.3 Multivariate AR-Modelle . 598
8 Ausblick. 601
Literatur . 603
17. Kapitel:
Resampling
Von Günther Gediga
1 Einleitung. 607
2
Sampling
und
Resampling
. 608
2.1
Sampling
einer einfachen Stichprobe. 608
2.2 Verteilungsgebundenes Monte-Carlo-Resampling. 609
2.3
Verteilungsfteies Resampling
. 611
3 Resampling-Techniken . 612
3.1
Bootstrap
und Jackknifing. 612
3.1.1 Die Grundidee des Bootstrap-Verfahrens. 613
3.1.2 Bootstrap-Standardfehler . 614
3.1.3
Bootstrap-Bias
. 615
3.1.4 Naive Bootstrap-Perzentile. 616
3.1.5 Korrigierte Bootstrap-Konfidenzintervalle. 616
3.1.6 Jackknife. 618
3.1.7 Voraussetzungen. 618
3.1.8 Methodenvergleiche. 619
3.2 Permutationstests. 620
3.2.1 Die Grundidee der Permutationstests. 620
3.2.2 Berechnung der Verteilung einer Teststatistik unter
Randomisierungsannahme . 622
3.2.3 Voraussetzungen des Permutationstests. 623
3.3 Kreuzvalidierung. 624
XXVI Inhaltsverzeichnis
3.4 Modellierung durch die nächsten Nachbarn. 625
3.5 Resampling-Ideen: Eine Zusammenfassung . 627
4 Wichtige Anwendungsbereiche . 629
4.1 Regression. 629
4.2 Varianzanalyse. 632
4.3 Diskximinanzanalyse. 634
4.4 Einzelfallanalyse . 635
4.5 Behandlung fehlender Daten. 636
4.6 Modellauswahl . 638
4.7 Weitere Anwendungsfelder. 639
5 Programme mit und für
Resampling-
Verfahren. 639
6 Ausblick. 641
Literatur . 642
18. Kapitel: Statistische Methoden bei unvollständigen Daten
Von Helge Toutenburg, Christian Heumann und
Thomas Nittner
1 Einführung . 649
1.1 Ein einfaches Beispiel . 650
1.2 Fehlendmuster . 652
1.3 Fehlendmechanismen. 654
1.4 Hinweise und weiterführende Literatur. 655
2 Allgemeine Verfahren . 656
2.1
Complete Case Analysis (CCA)
. 656
2.2
Available Case Analysis
(АСА) .
657
2.3
Imputation
. 658
2.3.1
Mittelwertirriputation
. 658
2.3.2 Bedingte
Mittelwertirnputation
. 660
2.3.3
Single Imputation
. 660
2.3.4
Nearest Neighbour Imputation
. 661
2.3.5 Weitere Verfahren. 662
2.4
Verteilungsbasierte
Modelle . 662
2.5 Hinweise und weiterführende Literatur. 663
3 Inferenz basierend auf der
Likelihood
. 663
3.1 Maximum
Likelihood (ML)
. 665
3.2
Pattern
Mixture-Modelle . 666
3.3 Selection-Modelle. 668
3.4 Äquivalenz von Pattern
Mixture-Modellen
und Selection-Modellen
in speziellen Fällen . 669
3.5 Parametrische Verteilungsannahmen im multivariaten Fall. 671
Inhaltsverzeichnis XXVII
3.6 EM-Algorithmus. 672
3.7 Bayes-Inferenz. 676
3.8 Hinweise und weiterführende Literatur. 677
4 Modelle vom Regressionstyp . 679
4.1 Lineares Modell . 679
4.1.1 Fehlende Daten im
Response
. 679
4.1.2 Fehlende Werte in derX-Matrix. 683
4.2 Nicht parametrische und semiparametrische Modelle. 684
4.3 Hinweise und weiterfuhrende Literatur. 686
Literatur . 688
Autorenregister . 693
Sachregister. 709 |
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