ISBN:
9783658166700
Language:
German
Pages:
Online-Ressource (XIII, 185 S. 23 Abb., 18 Abb. in Farbe, online resource)
Series Statement:
SpringerLink
Series Statement:
Bücher
Parallel Title:
Druckausg. Aichholzer, Julian Einführung in lineare Strukturgleichungsmodelle mit Stata
DDC:
300.1
Keywords:
Strukturgleichungsmodell
;
Statistische Methode
;
PC-Software
;
Social sciences
;
Sociology Research
;
Social Sciences
;
Social sciences
;
Sociology Research
;
Lehrbuch
;
Strukturgleichungsmodell
;
Stata
Abstract:
Ziele dieses Lehrbuches sind eine verständliche Einführung in wesentliche Konzepte und statistische Grundlagen linearer Strukturgleichungsmodelle (SEM) sowie die didaktische Vermittlung und deren praktische Umsetzung mittels der Statistik-Software „Stata“. Die Software Stata ist heute neben SPSS und R eine der weitest verbreiteten Statistik-Software-Pakete in den Sozial-, Verhaltens- und Wirtschaftswissenschaften. Die didaktische Vermittlung von SEM mittels Stata eignet sich auf Grund der (vergleichsweise) einfachen Syntax-Sprache und der Einbettung in eine Software-Umgebung zur nutzerfreundlichen Datenaufbereitung als auch -analyse. Der Inhalt • Warum Strukturgleichungsmodelle anwenden? • Grundlagen in Stata • Grundlagen für Strukturgleichungsmodelle • Strukturmodell: Kausalhypothesen als Pfadmodell • Messmodell: Indikator-Konstrukt-Beziehung und Messfehler • Faktorenanalyse: Messmodell latenter Variablen in SEM • Zusammenfassung: Das vollständige SEM • Grundlagen der Modellschätzung in SEM • Modellbewertung und Ergebnispräsentation • Anwendungsbeispiele von SEM mit Stata • Rückblick und Ausblick Die Zielgruppen • Studierende und Lehrende der Sozial- und Verhaltenswissenschaften mit dem Schwerpunkt Statistik und Methodenlehre • Studierende, Lehrende und Praktiker aus den Bereichen Marketing und Marktforschung Der Autor Dr. Julian Aichholzer ist Mitarbeiter am Institut für Staatswissenschaft der Universität Wien
Abstract:
Warum Strukturgleichungsmodelle anwenden? -- Grundlagen in Stata -- Grundlagen für Strukturgleichungsmodelle.-Strukturmodell: Kausalhypothesen als Pfadmodell -- Messmodell: Indikator-Konstrukt-Beziehung und Messfehler.-Faktorenanalyse: Messmodell latenter Variablen in SEM -- Zusammenfassung: Das vollständige SEM -- Grundlagen der Modellschätzung in SEM -- Modellbewertung und Ergebnispräsentation -- Anwendungsbeispiele von SEM mit Stata -- Rückblick und Ausblick
DOI:
10.1007/978-3-658-16670-0
URL:
Volltext
(lizenzpflichtig)
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Volltext
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