Datenanalyse mit Mplus: eine anwendungsorientierte Einführung
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| Format: | Book |
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| Published: |
Wiesbaden
VS Verl. für Sozialwiss.
2011
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| Edition: | 2., durchges. Aufl. |
| Series: | Lehrbuch
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| Physical Description: | 297 S. graph. Darst. 1 CD-ROM (12 cm) |
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Vorwort 7
1 Datenaufbereitung in SPSS 11
1.1 Ländereinstellungen 12
1.2 Kodierung fehlender Werte 16
1.3 Abspeichern eines ASCII-Datensatzes für Mplus 21
2 Einlesen von Daten in Mplus 25
2.1 Einlesen von Individualdaten (Rohdaten) 25
2.1.1 Aufbau der basalen Mplus-Syntax und basic-Analyse 26
2.1.2 Mplus-Output zur basic-Analyse 29
2.2 Einlesen von Summary-Daten (Kovarianz- oder Korrelationsmatrizen) 37
3 Lineare Strukturgleichungsmodelle 41
3.1 Was sind lineare Strukturgleichungsmodelle? 41
3.2 Einfache Regressionsanalyse 44
3.3 Regressionsanalyse auf latenter Ebene 55
3.4 Konfirmatorische Faktorenanalyse
(CFA)
65
3.4.1 Konfirmatorische Faktorenanalyse 1. Ordnung 65
3.4.2 Konfirmatorische Faktorenanalyse 2. Ordnung 71
3.5 Pfadmodelle und Mediatoranalyse 75
3.5.1 Einführung und manifeste Pfadanalyse 75
3.5.2 Manifeste Pfadanalyse in Mplus 78
3.5.3 Latente Pfadanalyse 85
3.5.4 Latente Pfadanalyse in Mplus 86
4 Strukturgleichungsmodelle der Veränderungsmessung 93
4.1 Latent-State-Analyse 93
4.1.1 LS- versus LST-Modelle 96
4.1.2 Analyse von LS-Modellen in Mplus 96
4.1.3 Modellierung indikatorspezifischer Effekte 99
4.1.4 Überprüfung der Messinvarianz über die Zeit 107
4.2 Latent-State-Trait-Analyse 122
4.3 Autoregressive Modelle 131
4.3.1 Manifeste autoregressive Modelle 132
4.3.2 Latente autoregressive Modelle 138
4.4 Latent-Change-Modelle 151
4.5
Latente
Wachstumskurvenmodelle 168
4.5.1
Latente
Wachstumskurvenmodelle l. Ordnung 169
4.5.2
Latente
Wachstumskurvenmodelle 2. Ordnung 187
5 Mehrebenenregressionsmodelle 199
5.1 Einführung in die Mehrebenenanalyse 199
5.2 Spezifikation von Mehrebenenmodellen in Mplus 201
5.3 Option twolevel
basic
203
5.4 Random-Intercept-Modelle 208
5.4.1 Nullmodell (Intercept-Only-Modell) 208
5.4.2 One-Way-Random-Effects-ANCOVA 212
5.4.3 Means-as-Outcomes-Modell 217
5.5 Random-Intercept-and-Slope-Modelle 222
5.5.1 Random-Coeffident-Regressionsanalyse 223
5.5.2 Intercepts-and-Slopes-as-Outcomes-Modell 227
6 Latent-Class-Analyse 235
6.1 Einführung in die Latent-Class-Analyse (LCA) 235
6.2 Spezifikation von LCA-Modellen in Mplus 238
6.3 Modellgütebeurteilung und Modellvergleiche 260
6.3.1 Absoluter Modellfit 260
6.3.2 Relativer Modellfit 265
6.3.3 Interpretierbarkeit 271
Anhang A: Zentrale Mplus-Befehle 273
Anhang B: Häufige Fehler bei der Mplus-Spezifikation und
„Troubleshooting
278
Anhang C: Literaturhinweise zu Mplus 281
Literatur 283
Verzeichnis der Abbildungen und Textboxen 289
Register 293
Das Statistikprogramm Mplus erfreut sich als eines der aktuellsten, flexibel¬
sten und anwenderfreundlichsten Programme für multivariate statistische
Verfahren zunehmender Beliebtheit. Praxisnah, mit zahlreichen Beispielen,
Probedatensätzen und Abbildungen führt der Autor Schritt für Schritt in die
Grundlagen der Handhabung von Mplus ein und beschreibt die Anwendung
einer Vielzahl multivariater Analyseverfahren wie Regressionsanalyse, Pfad-
und Mediatoranalyse, konfirmatorische Faktorenanalyse, latente Pfadanalyse,
Latent-State-Trait-Analyse, Latent-Change-Modellierung, Wachstumskurven¬
modelle, Multilevelmodelle und Latent-Class-Analvse.
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