Strukturgleichungsmodelle in den Sozialwissenschaften:
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München [u.a.]
Oldenbourg
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 3
2 Die Entwicklung der statistischen Modellbildung mit Strukturgleichungen 7
2.1 Einführung und Ausgangspunkt 7
2.2 Kausalität in Strukturgleichungsmodellen 12
2.3 Methodische Eigenschaften 13
2.4 Methodische Entwicklungen 14
3 Erhebungsdesigns, Daten und Modelle 19
3.1 Erhebungsdesigns 19
3.2 Daten und Modelle 23
4 Statistische Grundlagen für Strukturgleichungsmodelle 27
4.1 Meßniveau, Verteilung und Standardisierung 27
4.2 Statistische Zusammenhänge zwischen Variablen 29
4.2.1 Die Kovarianz und die Produkt Moment Korrelation 30
4.2.2 Die polychorische, tetrachorische und die polyserielle Korrelation 31
4.3 Die lineare Regressionsanalyse 36
4.3.1 Die bivariate Regression 36
4.3.2 Die multiple Regression 38
4.4 Die klassische Testtheorie 40
5 Strukturgleichungsmodelle mit gemessenen Variablen 45
5.1 Rekursive Pfadmodelle 46
5.1.1 Modellspezifikation und Berechnung der Pfadkoeffizienten 46
5.1.2 Effektzerlegung 50
VIH Inhaltsverzeichnis
5.1.3 Die Identifikation der Modellparameter 52
5.1.4 Schätzung der Parameter 53
5.1.5 Äquivalente Pfadmodelle 55
5.1.6 Modellrestriktionen 56
5.2 Nicht rekursive Pfadmodelle 58
5.2.1 Modellspezifikation 58
5.2.2 Standardisierung der Parameter 62
5.3 Der multiple Gruppenvergleich 64
5.3.1 Der simultane Vergleich der Kovarianzstruktur 64
5.3.2 Der simultane Vergleich der Mittelwerte 70
5.4 Pfadmodelle im Längsschnitt 72
5.4.1 Das Zwei Variablen/Zwei Wellen Panelmodell 74
5.4.2 Die Erweiterung des 2V2W Standarddesigns 80
5.5 Anhang: Programmspezifikationen zu den Pfadmodellen 82
6 Meßmodelle und konfirmatorische Faktorenanalyse 99
6.1 Meßmodelle 100
6.1.1 Die Modellspezifikation 100
6.1.2 Die Identifikation der Modellparameter 102
6.1.3 Restriktionen im Meßmodell 105
6.1.4 Die Schätzung der Modellparameter 107
6.1.4.1 Die Maximum Likelihood(ML) Diskrepanzfunktion 109
6.1.4.2 Die Unweighted Least Square(ULS) Diskrepanzfunktion 110
6.1.4.3 Die Generalized Least Square(GLS) Diskrepanzfunktion 110
6.1.4.4 Die Weighted Least Square( WLS) Diskrepanzfunktion 111
6.1.5 Statistiken der Modellprüfung 115
6.1.5.1 Die Modellevaluation 116
6.1.5.2 Der Modellvergleich und die Modellsparsamkeit 123
6.1.5.3 Zusammenfassung 128
6.1.6 Empirische Beispiele zu den Meßmodellen 130
6.2 Die konfirmatorische Faktorenanalyse 134
6.2.1 Die Modellspezifikation 136
6.2.2 Die Identifikation der Modellparameter 139
6.2.3 Empirische Beispiele 140
6.3 Multiple Gruppenvergleiche von konfirmatorischen Faktorenmodellen 151
6.3.1 Der simultane Vergleich der Kovarianzstruktur 151
6.3.2 Der simultane Vergleich der Mittelwerte 159
6.4 Spezielle Varianten der konfirmatorischen Faktorenanalyse 162
6.4.1 Faktorenmodelle mit kovariierenden Meßfehlern 162
Inhaltsverzeichnis IX
6.4.2 Faktorenmodelle im Längsschnitt 165
6.4.3 Faktorenmodelle für MTMM Matrizen 172
6.4.4 Faktorenmodelle höherer Ordnung 180
6.5 Anhang: Programmspezifikationen zu den Meß und Faktorenmodellen 190
6.5.1 Meßmodelle 190
6.5.2 Faktorenmodelle 198
7 Das allgemeine Strukturgleichungsmodell mit latenten Variablen 225
7.1 Die Verbindung von Pfad und Faktorenanalyse 226
7.1.1 Die Modellspezifikation 226
7.1.2 Die Schätzung der Modellparameter 229
7.1.3 Die Identifikation der Modellparameter 231
7.1.4 Standardisierte und unstandardisierte Koeffizienten 232
7.1.5 Die Effektzerlegung 234
7.1.6 Multiple Gruppenvergleiche 238
7.1.7 Empirische Beispiele 241
7.2 Kategoriales Meßniveau in Strukturgleichungsmodellen 257
7.3 Strukturgleichungsmodelle im Längsschnitt 262
7.3.1 Ein Indikatorenmodelle 263
7.3.2 Multiple Indikatorenmodelle 268
7.4 Die Behandlung fehlender Werte in Strukturgleichungsmodellen 283
7.4.1 Ausfallprozesse in empirischen Daten 283
7.4.2 Modellbasierte Verfahren zur Behandlung fehlender Werte 289
7.4.2.1 Der multiple Gruppenvergleich 289
7.4.2.2 Das direkte Maximum Likelihood(ML) Verfahren 290
7.4.3 Datenbasierte Verfahren zur Behandlung fehlender Werte 296
7.4.3.1 Der EM Algorithmus 298
7.4.3.2 Der Markov Chain Monte Car/o(MCMC) Algorithmus und
die Imputation 299
7.5 Wachstumsmodelle 304
7.5.1 Ausgangspunkt 304
7.5.2 Das zweifaktorielle Wachstumsmodell 306
7.5.3 Unabhängige und abhängige Variablen in Wachstumsmodellen 315
7.5.4 Generalisierte Wachstumsmodelle höherer Ordnung 321
7.6 Anhang: Programmspezifikationen zu den Strukturgleichungsmodellen 337
7.6.1 Modelle im Querschnitt 337
7.6.2 Modelle im Längsschnitt 346
7.6.3 Modelle mit fehlenden Werten 350
7.6.4 Wachstumsmodelle 354
X Inhaltsverzeichnis
8 EDV Programme 367
8.1 LISREL 368
8.1.1 Entwicklung des Programms 368
8.1.2 Die LISREL Notation 368
8.1.3 Die LISREL und SIMPLIS Syntax 370
8.1.4 Weiterführende Literatur 373
8.2 EQS 374
8.2.1 Entwicklung des Programms 374
8.2.2 Die EQS Notation und die Syntax 375
8.2.3 Weiterführende Literatur 377
8.3 Weitere Programme für Strukturgleichungsmodelle 377
8.3.1 AMOS 377
8.3.2 Mplus 378
8.3.3 Mx 379
8.3.4 SEPATH 380
8.4 NORM 380
9 Literaturverzeichnis 383
Index 403
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