Strukturgleichungsmodelle in den Sozialwissenschaften:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München
Oldenbourg
2014
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| Ausgabe: | 2., akualisierte und erw. Aufl. |
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| Beschreibung: | XI, 397 S. graph. Darst. 240 mm x 170 mm |
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG 1
2
DIE ENTWICKLUNG DER STATISTISCHEN MODELLBILDUNG MIT
STRUKTURGLEICHUNGEN 5
2.1
EINFUEHRUNG 5
2.2
AUSGANGSPUNKT 9
2.3
KAUSALITAET IN STRUKTURGLEICHUNGSMODELLEN 11
2.4
EIGENSCHAFTEN VON STRUKTURGLEICHUNGSMODELLEN 12
2.5
METHODISCHE WEITERENTWICKLUNGEN 13
3
ERHEBUNGSDESIGNS, DATEN UND MODELLE 21
3.1
ERHEBUNGSDESIGNS 21
3.2
DATEN UND MODELLE 25
4
STATISTISCHE GRUNDLAGEN FUER STRUKTURGLEICHUNGSMODELLE 31
4.1
MESSNIVEAU, VERTEILUNG UND STANDARDISIERUNG 32
4.2
STATISTISCHE ZUSAMMENHAENGE ZWISCHEN VARIABLEN 33
4.2.1
DIE KOVARIANZ UND DIE PRODUKT-MOMENT-KORRELATION 34
4.2.2
DIE POLYCHORISCHE, TETRACHORISCHE UND DIE POLYSERIELLE KORRELATION 35
4.3
DIE LINEARE REGRESSIONSANALYSE 40
4.3.1
DIE BIVARIATE REGRESSION 40
4.3.2
DIE MULTIPLE REGRESSION 42
4.4
DIE KLASSISCHE TESTTHEORIE 44
5
STRUKTURGLEICHUNGSMODELLE MIT GEMESSENEN VARIABLEN 49
5.1
REKURSIVE PFADMODELLE 50
5.1.1
MODELLSPEZIFIKATION UND BERECHNUNG DER PFADKOEFFIZIENTEN 50
5.1.2 REPRODUKTION DER KORRELATIONSMATRIX UND EFFEKTZERLEGUNG 55
5.1.3 DIE IDENTIFIKATION DER MODELLPARAMETER 57
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VIII
INHALTSVERZEICHNIS
5.1.4
SCHAETZUNG DER PARAMETER 58
5.1.5
AEQUIVALENTE PFADMODELLE 60
5.1.6
MODELLRESTRIKTIONEN 61
5.2
NICHT-REKURSIVE PFADMODELLE 63
5.2.1
MODELLSPEZIFIKATION 63
5.2.2
STANDARDISIERUNG DER PARAMETER 67
5.3
DER MULTIPLE GRUPPENVERGLEICH 69
5.3.1
DER SIMULTANE VERGLEICH DER PFADMODELLE 69
5.3.2
DER SIMULTANE VERGLEICH DER MITTELWERTE 76
5.4
PFADMODELLE IM LAENGSSCHNITT 78
5.4.1
DAS ZWEI-VARIABLEN/ZWEI-WELLEN-PANELMODELL 79
5.4.2
DIE ERWEITERUNG DES 2V2W-STANDARDDESIGNS 84
5.5
ANHANG: PROGRAMMFILES 88
6
MESSMODELLE 91
6.1
DIE MODELLSPEZIFIKATION 92
6.2
DIE IDENTIFIKATION DER MODELLPARAMETER 94
6.3
RESTRIKTIONEN IM MESSMODELL 97
6.4
DIE SCHAETZUNG DER MODELLPARAMETER 99
6.5
DISKREPANZFUNKTIONEN 101
6.5.1
MAXIMUM-LIKELIHOOD(ML)-DISKREPANZFUNKTIONEN 101
6.5.2
UNWEIGHTED-LEAST-SQUARE(ULS) -DISKREPANZFUNKTIONEN 103
6.5.3 GENERALIZED-LEAST-SQUARE(GLS)-DISKREPANZFUNKTION 104
6.5.4
WEIGHTED-LEAST-SQUARE(WLS)-DISKREPANZFUNKTIONEN 104
6.5.5
EMPFEHLUNGEN FUER DIE EMPIRISCHE PRAXIS 109
6.6
STATISTIKEN DER MODELLPRUEFUNG 110
6.6.1
DIE MODELLEVALUATION: X
2
-STATISTIKEN, STANDARDFEHLER, Z-WERTE UND DIE
ABSOLUTEN GOODNESS-OF-FIT INDIZES 112
6.6.1.1
DIE X
2
-STATISTIKEN, STANDARDFEHLER UND Z-WERTE 112
6.6.1.2
ABSOLUTE GOODNESS-OF-FIT INDIZES 116
6.6.2
DER MODELL VERGLEICH: DER LIKELIHOOD-RATIO(LR)-TEST UND DIE KOMPARA
TIVEN GOODNESS-OF-FIT INDIZES 119
6.6.2.1
DER LIKELIHOOD-RATIO(LR)-TEST (X
2
-DIFFERENZENTEST) 119
6.6.2.2
DER LANGRANGE MULTIPLIER(LM)- UND DER WALD(W)-TEST 121
6.6.2.3 KOMPARATIVE GOODNESS-OF-FIT INDIZES 123
6.6.3
EMPFEHLUNGEN FUER DIE EMPIRISCHE PRAXIS 125
6.7
EMPIRISCHE BEISPIELE 127
6.8
ANHANG: PROGRAMMFILES 135
INHALTSVERZEICHNIS
IX
7
DIE KONFIRMATORISCHE FAKTORENANALYSE 137
7.1
DIE MODELLSPEZIFIKATION 139
7.2
DIE IDENTIFIKATION DER MODELLPARAMETER 142
7.3
MULTIPLE GRUPPENVERGLEICHE VON KONFIRMATORISCHEN FAKTORENMODELLEN .
143
7.4
KONFIRMATORISCHE FAKTORENMODELLE IM LAENGSSCHNITT 149
7.5
KONFIRMATORISCHE FAKTORENMODELLE FUER MULTITRAIT-MULTIMETHOD-DATEN 152
7.6
KONFIRMATORISCHE FAKTORENMODELLE HOEHERER ORDNUNG 156
7.7
EMPIRISCHE BEISPIELE 159
7.7.1
KONFIRMATORISCHES FAKTORENMODELL 159
7.7.2
MULTIPLER GRUPPENVERGLEICH 162
7.7.3
KONFIRMATORISCHES FAKTORENMODELL IM LAENGSSCHNITT 168
7.7.4
KONFIRMATORISCHES FAKTORENMODELL FUER MULTITRAIT-MULTIMETHODRDA.TEN .
.
.
.
1
7
0
7.7.5 KONFIRMATORISCHES FAKTORENMODELL HOEHERER ORDNUNG 173
7.8
ANHANG: PROGRAMMFILES 180
8
DAS ALLGEMEINE STRUKTURGLEICHUNGSMODELL 183
8.1
DIE VERBINDUNG VON PFAD- UND FAKTORENANALYSE 184
8.1.1
DIE MODELLSPEZIFIKATION 184
8.1.2
DIE SCHAETZUNG UND IDENTIFIKATION DER MODELLPARAMETER 187
8.1.3
STANDARDISIERTE UND UNSTANDARDISIERTE KOEFFIZIENTEN 189
8.1.4
DIE EFFEKTZERLEGUNG 190
8.1.5
DIE TECHNIKEN DER MODELLBILDUNG 194
8.1.6
MULTIPLE GRUPPENVERGLEICHE VON STRUKTURGLEICHUNGSMODELLEN 195
8.1.7 KATEGORIALES MESSNIVEAU IN STRUKTURGLEICHUNGSMODELLEN 198
8.2
STRUKTURGLEICHUNGSMODELLE IM LAENGSSCHNITT 199
8.2.1
EIN-INDIKATORENMODELLE 199
8.2.2
MULTIPLE INDIKATORENMODELLE 204
8.3
EMPIRISCHE BEISPIELE 208
8.3.1
STRUKTURGLEICHUNGSMODELLE 208
8.3.2
MULTIPLE GRUPPENVERGLEICHE 218
8.3.3
STRUKTURGLEICHUNGSMODELL MIT KATEGORIALEN VARIABLEN 220
8.3.4
STRUKTURGLEICHUNGSMODELLE FUER PANELDATEN (MARKOV-MODELLE) 225
8.4
DIE BEHANDLUNG FEHLENDER WERTE IN STRUKTURGLEICHUNGSMODELLEN 232
8.4.1 AUSFALLPROZESSE IN EMPIRISCHEN DATEN 233
8.4.2
MODELLBASIERTE VERFAHREN ZUR BEHANDLUNG FEHLENDER WERTE 241
8.4.2.1 DER MULTIPLE GRUPPENVERGLEICH 241
8.4.2.2
DAS DIREKTE MAXIMUM-LIKELIHOOD(ML)-VERFAHREN 241
X
INHALTSVERZEICHNIS
8.4.3
DATENBASIERTE VERFAHREN ZUR BEHANDLUNG FEHLENDER WERTE 245
8.4.3.1 DER EM-ALGORITHMUS 247
8.4.3.2
MULTIPLE IMPUTATION AUF BASIS DER BAYES-STATISTIK 248
8.5
EMPIRISCHE BEISPIELE 254
8.5.1
MODELLBASIERTES VERFAHREN: FIML 254
8.5.2
DATENBASIERTES VERFAHREN: MULTIPLE IMPUTATION 258
8.6
ANHANG: PROGRAMMFILES 263
9
WACHSTUMS- UND MISCHVERTEILUNGSMODELLE 269
9.1
WACHSTUMSMODELLE 269
9.1.1
ZWEIFAKTORIELLE WACHSTUMSMODELLE 271
9.1.2
MEHRFAKTORIELLE WACHSTUMSMODELLE 276
9.1.3
KONDITIONALE WACHSTUMSMODELLE 278
9.1.4
WACHSTUMSMODELLE MIT FAKTOREN ZWEITER ORDNUNG 279
9.1.5
DIE HANDHABUNG FEHLENDER WERTE IN WACHSTUMSMODELLEN 283
9.1.6 DIE BEZIEHUNG ZWISCHEN WACHSTUMSMODELLEN UND MEHREBENENMODELLEN .
287
9.1.7 EMPIRISCHE BEISPIELE 290
9.1.7.1
ZWEIFAKTORIELLES WACHSTUMSMODELL 293
9.1.7.2
MEHRFAKTORIELLE WACHSTUMSMODELLE 295
9.1.7.3
KONDITIONALES WACHSTUMSMODELL 296
9.1.7.4
WACHSTUMSMODELL MIT FAKTOREN ZWEITER ORDNUNG 297
9.1.7.5
MEHRFAKTORIELLE WACHSTUMSMODELLE UNTER BERUECKSICHTIGUNG FEHLENDER
WERTE 300
9.1.7.6
DAS ZWEIFAKTORIELLE WACHSTUMSMODELL ALS MEHREBENENMODELL 307
9.2
MISCHVERTEILUNGSMODELLE FUER LAENGSSCHNITTDATEN 308
9.2.1
DAS ALLGEMEINE MISCHVERTEILUNGSMODELL (GMM) 310
9.2.1.1
MODELLIERUNGSVARIANTEN 312
9.2.1.2
MODELLSCHAETZUNG UND MODELLBEURTEILUNG 315
9.2.2
DAS MISCHVERTEILUNGSMODELL MIT LATENTEN KLASSEN (LCGA) 319
9.2.3 MISCHVERTEILUNGSMODELLE FUER ZAEHLVARIABLEN 319
9.2.3.1
DAS POISSON-MODELL 319
9.2.3.2
DAS NEGATIVE BINOMIALMODELL 321
9.2.4
PRAKTISCHE HINWEISE 322
9.2.5
EMPIRISCHE BEISPIELE ZU DEN LCGA- UND GMM-MODELLEN 324
9.2.6
EMPIRISCHE BEISPIELE ZU DEN SEQUENZIELLEN GMM-MODELLEN 330
9.3
ANHANG: PROGRAMMFILES 338
INHALTSVERZEICHNIS
XI
10
EDV-PROGRAMME 341
10.1
LISREL 342
10.1.1
ENTWICKLUNG DES PROGRAMMS 342
10.1.2
DIE LISREL-NOTATION 343
10.1.3
DIE LISREL- UND SIMPLIS-SYNTAX 345
10.1.4
WEITERFUEHRENDE LITERATUR 347
10.2
EQS 348
10.2.1
ENTWICKLUNG DES PROGRAMMS 348
10.2.2
DIE EQS-NOTATION UND DIE SYNTAX 349
10.2.3
WEITERFUEHRENDE LITERATUR 351
10.3
M PLUS 351
10.3.1
ENTWICKLUNG DES PROGRAMMS 351
10.3.2
DIE MPIUS-NOTATION UND DIE SYNTAX 353
10.3.3
WEITERFUEHRENDE LITERATUR 353
10.4
PROGRAMME FUER STRUKTURGLEICHUNGSMODELLE IN R 354
10.4.1
OPENMX 354
10.4.2
SEM 355
10.4.3
LAVAAN 355
10.5
STRUKTURGLEICHUNGSPROGRAMME IN STATISTIKPROGRAMMPAKETEN 356
10.5.1 SPSS: AMOS 356
10.5.2
SAS: PROC CALIS 358
10.5.3
STATA: SEM UND GSEM 358
10.6
PROGRAMME ZUR MEHRFACHEN ERSETZUNG FEHLENDER WERTE 359
10.6.1
NORM 360
10.6.2
MICE UND COUNTIMP 362
LITERATURVERZEICHNIS
365
INDEX
391 |
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