دانلود کتاب Strukturgleichungsmodelle in den Sozialwissenschaften

فهرست مطالب :

Inhaltsverzeichnis\n1 Einleitung\n2 Die Entwicklung der statistischen Modellbildung mit Strukturgleichungen\n 2.1 Einfäuhrung\n 2.2 Ausgangspunkt\n 2.3 Kausalitäat in Strukturgleichungsmodellen\n 2.4 Eigenschaften von Strukturgleichungsmodellen\n 2.5 Methodische Weiterentwicklungen\n3 Erhebungsdesigns, Daten und Modelle\n 3.1 Erhebungsdesigns\n 3.2 Daten und Modelle\n4 Statistische Grundlagen fäur Strukturgleichungsmodelle\n 4.1 Meniveau, Verteilung und Standardisierung\n 4.2 Statistische Zusammenhäange zwischen Variablen\n 4.2.1 Die Kovarianz und die Produkt-Moment-Korrelation\n 4.2.2 Die polychorische, tetrachorische und die polyserielle Korrelation\n 4.3 Die lineare Regressionsanalyse\n 4.3.1 Die bivariate Regression\n 4.3.2 Die multiple Regression\n 4.4 Die klassische Testtheorie\n5 Strukturgleichungsmodelle mit gemessenen Variablen\n 5.1 Rekursive Pfadmodelle\n 5.1.1 Modellspezifikation und Berechnung der Pfadkoezienten\n 5.1.2 Reproduktion der Korrelationsmatrix und Eektzerlegung\n 5.1.3 Die Identifikation der Modellparameter\n 5.1.4 Schäatzung der Parameter\n 5.1.5 äAquivalente Pfadmodelle\n 5.1.6 Modellrestriktionen\n 5.2 Nicht-rekursive Pfadmodelle\n 5.2.1 Modellspezifikation\n 5.2.2 Standardisierung der Parameter\n 5.3 Der multiple Gruppenvergleich\n 5.3.1 Der simultane Vergleich der Pfadmodelle\n 5.3.2 Der simultane Vergleich der Mittelwerte\n 5.4 Pfadmodelle im Läangsschnitt\n 5.4.1 Das Zwei-Variablen/Zwei-Wellen-Panelmodell\n 5.4.2 Die Erweiterung des 2V2W-Standarddesigns\n 5.5 Anhang: Programmfiles\n6 Memodelle\n 6.1 Die Modellspezifikation\n 6.2 Die Identifikation der Modellparameter\n 6.3 Restriktionen im Memodell\n 6.4 Die Schäatzung der Modellparameter\n 6.5 Diskrepanzfunktionen\n 6.5.1 Maximum-Likelihood(ML)-Diskrepanzfunktionen\n 6.5.2 Unweighted-Least-Square(ULS)-Diskrepanzfunktionen\n 6.5.3 Generalized-Least-Square(GLS)-Diskrepanzfunktion\n 6.5.4 Weighted-Least-Square(WLS)-Diskrepanzfunktionen\n 6.5.5 Empfehlungen fäur die empirische Praxis\n 6.6 Statistiken der Modellpräufung\n 6.6.1 Die Modellevaluation: 2-Statistiken, Standardfehler, z-Werte und die absoluten Goodness-of-Fit Indizes\n 6.6.1.1 Die 2-Statistiken, Standardfehler und z-Werte\n 6.6.1.2 Absolute Goodness-of-Fit Indizes\n 6.6.2 Der Modellvergleich: Der Likelihood-Ratio(LR)-Test und die komparativen Goodness-of-Fit Indizes\n 6.6.2.1 Der Likelihood-Ratio(LR)-Test (2-Dierenzentest)\n 6.6.2.2 Der Langrange Multiplier(LM)- und der Wald(W)-Test\n 6.6.2.3 Komparative Goodness-of-Fit Indizes\n 6.6.3 Empfehlungen fäur die empirische Praxis\n 6.7 Empirische Beispiele\n 6.8 Anhang: Programmfiles\n7 Die konfirmatorische Faktorenanalyse\n 7.1 Die Modellspezifikation\n 7.2 Die Identifikation der Modellparameter\n 7.3 Multiple Gruppenvergleiche von konfirmatorischen Faktorenmodellen\n 7.4 Konfirmatorische Faktorenmodelle im Läangsschnitt\n 7.5 Konfirmatorische Faktorenmodelle fäur Multitrait-Multimethod-Daten\n 7.6 Konfirmatorische Faktorenmodelle häoherer Ordnung\n 7.7 Empirische Beispiele\n 7.7.1 Konfirmatorisches Faktorenmodell\n 7.7.2 Multipler Gruppenvergleich\n 7.7.3 Konfirmatorisches Faktorenmodell im Läangsschnitt\n 7.7.4 Konfirmatorisches Faktorenmodell fäur Multitrait-Multimethod-Daten\n 7.7.5 Konfirmatorisches Faktorenmodell häoherer Ordnung\n 7.8 Anhang: Programmfiles\n8 Das allgemeine Strukturgleichungsmodell\n 8.1 Die Verbindung von Pfad- und Faktorenanalyse\n 8.1.1 Die Modellspezifikation\n 8.1.2 Die Schäatzung und Identifikation der Modellparameter\n 8.1.3 Standardisierte und unstandardisierte Koezienten\n 8.1.4 Die Eektzerlegung\n 8.1.5 Die Techniken der Modellbildung\n 8.1.6 Multiple Gruppenvergleiche von Strukturgleichungsmodellen\n 8.1.7 Kategoriales Meniveau in Strukturgleichungsmodellen\n 8.2 Strukturgleichungsmodelle im Längsschnitt\n 8.2.1 Ein-Indikatorenmodelle\n 8.2.2 Multiple Indikatorenmodelle\n 8.3 Empirische Beispiele\n 8.3.1 Strukturgleichungsmodelle\n 8.3.2 Multiple Gruppenvergleiche\n 8.3.3 Strukturgleichungsmodell mit kategorialen Variablen\n 8.3.4 Strukturgleichungsmodelle fäur Paneldaten (Markov-Modelle)\n 8.4 Die Behandlung fehlender Werte in Strukturgleichungsmodellen\n 8.4.1 Ausfallprozesse in empirischen Daten\n 8.4.2 Modellbasierte Verfahren zur Behandlung fehlender Werte\n 8.4.2.1 Der multiple Gruppenvergleich\n 8.4.2.2 Das direkte Maximum-Likelihood(ML)-Verfahren\n 8.4.3 Datenbasierte Verfahren zur Behandlung fehlender Werte\n 8.4.3.1 Der EM-Algorithmus\n 8.4.3.2 Multiple Imputation auf Basis der Bayes-Statistik\n 8.5 Empirische Beispiele\n 8.5.1 Modellbasiertes Verfahren: FIML\n 8.5.2 Datenbasiertes Verfahren: Multiple Imputation\n 8.6 Anhang: Programmfiles\n9 Wachstums- und Mischverteilungsmodelle\n 9.1 Wachstumsmodelle\n 9.1.1 Zweifaktorielle Wachstumsmodelle\n 9.1.2 Mehrfaktorielle Wachstumsmodelle\n 9.1.3 Konditionale Wachstumsmodelle\n 9.1.4 Wachstumsmodelle mit Faktoren zweiter Ordnung\n 9.1.5 Die Handhabung fehlender Werte in Wachstumsmodellen\n 9.1.6 Die Beziehung zwischen Wachstumsmodellen und Mehrebenenmodellen\n 9.1.7 Empirische Beispiele\n 9.1.7.1 Zweifaktorielles Wachstumsmodell\n 9.1.7.2 Mehrfaktorielle Wachstumsmodelle\n 9.1.7.3 Konditionales Wachstumsmodell\n 9.1.7.4 Wachstumsmodell mit Faktoren zweiter Ordnung\n 9.1.7.5 Mehrfaktorielle Wachstumsmodelle unter Beräucksichtigung fehlender Werte\n 9.1.7.6 Das zweifaktorielle Wachstumsmodell als Mehrebenenmodell\n 9.2 Mischverteilungsmodelle fäur Läangsschnittdaten\n 9.2.1 Das allgemeine Mischverteilungsmodell (GMM)\n 9.2.1.1 Modellierungsvarianten\n 9.2.1.2 Modellschäatzung und Modellbeurteilung\n 9.2.2 Das Mischverteilungsmodell mit latenten Klassen (LCGA)\n 9.2.3 Mischverteilungsmodelle fäur Zäahlvariablen\n 9.2.3.1 Das Poisson-Modell\n 9.2.3.2 Das negative Binomialmodell\n 9.2.4 Praktische Hinweise\n 9.2.5 Empirische Beispiele zu den LCGA- und GMM-Modellen\n 9.2.6 Empirische Beispiele zu den sequenziellen GMM-Modellen\n 9.3 Anhang: Programmfiles\n10 EDV-Programme\n 10.1 LISREL\n 10.1.1 Entwicklung des Programms\n 10.1.2 Die LISREL-Notation\n 10.1.3 Die LISREL- und SIMPLIS-Syntax\n 10.1.4 Weiterfäuhrende Literatur\n 10.2 EQS\n 10.2.1 Entwicklung des Programms\n 10.2.2 Die EQS-Notation und die Syntax\n 10.2.3 Weiterfäuhrende Literatur\n 10.3 Mplus\n 10.3.1 Entwicklung des Programms\n 10.3.2 Die Mplus-Notation und die Syntax\n 10.3.3 Weiterfäuhrende Literatur\n 10.4 Programme fäur Strukturgleichungsmodelle in R\n 10.4.1 OpenMx\n 10.4.2 sem\n 10.4.3 lavaan\n 10.5 Strukturgleichungsprogramme in Statistikprogrammpaketen\n 10.5.1 SPSS: AMOS\n 10.5.2 SAS: PROC CALIS\n 10.5.3 STATA: SEM und GSEM\n 10.6 Programme zur mehrfachen Ersetzung fehlender Werte\n 10.6.1 NORM\n 10.6.2 MICE und countimp\nLiteraturverzeichnis\nIndex