Titlebook: Datenanalyse mit Mplus; Eine anwendungsorien Christian Geiser Textbook 20101st edition VS Verlag f�r Sozialwissenschaften | Springer Fachme

CT951

书目名称Datenanalyse mit Mplus影响因子(影响力)




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Laconic

Einlesen von Daten in Mplus, für die berichteten Analysen (z.B. Pfadoder Strukturgleichungsanalysen) darstellen, mit angegeben (wohingegen die Rohdaten nur selten verfügbar gemacht werden). Für viele Arten von linearen Strukturgleichungsmodellen ist es nicht unbedingt erforderlich, Individualdaten zu analysieren (obwohl Indivi

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不近人情

Einlesen von Daten in Mplus,te ist in der Praxis wohl die Häufigste. Hierbei werden Rohdaten verwendet, d.h. sogenannte . (.). In Individualdatensätzen hat jede Person auf jeder Variable einen Wert (oder ggf. einen fehlenden Wert), so wie dies z.B. im KFT-Datensatz (siehe Abb. 1.15) der Fall ist. Die zweite Variante bezieht si

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共同确定为确

,Strukturgleichungsmodelle der Veränderungsmessung,hen Flexibilität bei der Modellierung komplexer Zusammenhänge und durch die Möglichkeit, Messfehlereinflüsse zu berücksichtigen, auch hervorragend zur Auswertung von Längsschnittdaten (Messwiederholungsdesigns) an. In den folgenden Abschnitten wird die Spezifikation und Analyse fünf verschiedener Kl

共同确定为确

Mehrebenenregressionsmodelle,egt in Untersuchungen mit Schülern häufig eine hierarchische Struktur vor, und zwar dann, wenn in der gezogenen Stichprobe die Schüler in Schulklassen „geschachtelt“ (man sagt auch .) sind. Man unterscheidet in diesem Zusammenhang zwischen . und .. Im Schülerbeispiel stellen die Schüler die Level-1-

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Latent-Class-Analyse,pen („latente Klassen“) eingesetzt werden kann. Ausgangspunkt für die Klassifizierung sind die beobachteten Antwortmuster von Personen über eine Reihe von kategorialen (nominalen oder ordinalen) Test- oder Fragebogenitems (z.B. Intelligenztestaufgabe gelöst/nicht gelöst; Symptom vorhanden ja/nein; F

abracadabra

Lineare Strukturgleichungsmodelle,plen unabhängigen Variablen untersucht werden. Variablen, die dabei ausschließlich als unabhängige Variablen fungieren, bezeichnet man als . Variablen, da sie im Modell nicht durch andere Variablen erklärt werden. Zwischen exogenen Variablen werden ggf. ungerichtete Zusammenhänge, d.h. Kovarianzen bzw. Korrelationen, modelliert.

LEER

Mehrebenenregressionsmodelle,Einheiten (Einheiten der unteren Ebene, der sog. .) und die Schulklassen die übergeordneten Level-2-Einheiten (Einheiten der .) dar. Je nach Untersuchungsdesign können weitere übergeordnete Ebenen (z.B. Schulen, Stadtteile, Gemeinden, Kreise, Bundesländer, usw.) hinzukommen. In unserer Betrachtung werden wir uns jedoch auf zwei Ebenen beschränken.