Multivariate Statistik Zielsetzung

Gliederung

Ausführliche Gliederung

1. Lineare Erklärungsmodelle
2. Loglineare Modelle zur Kontingenztafelanalyse
3. Strukturgleichungsmodelle
4. Zeitreihenanalyse
5. Mehrebenenanalyse

1. Lineare Erklärungsmodelle

1.1. Klassifikationsmöglichkeiten für statistische Analyseverfahren

M455

• Einfache vs. multiple Verfahren
• Univariate vs. Multivariate Verfahren
• Einbereichsverfahren vs. Zweibereichsverfahren
• Ungerichtete Zweibereichsverfahren vs. gerichtete Zweibereichsverfahren
• Explorative vs. konfirmatorische Verfahren M456

1.2. Einordnung aller bisher dargestellten Verfahren in ein Lineares Erklärungsmodell

M457

2. Loglineare Modelle zur Kontingenztafelanalyse (LLM)

ÜA011 ÜA012 M495 M499

2.1. Allgemeines loglineares Modell

M496

2.2. Hierarchisches loglineares Modell

M497

2.3. Logit - loglineares Modell

M498

3. Strukturgleichungsmodelle (SGM) / Structural Equation Modelling (SEM)

M460 M465

3.1. Grundlagen der Kausalmodellierung

M464 M466 M467 M468

• Möglichkeiten zur kausalen Modellierung mit "klassischen" Verfahren
• Modellierung von Kovarianzstrukturen und Hypothesenbildung
• Kausalstrukturhypothesen in der psychologischen Forschung

3.2. Das LISREL-Modell nach JÖRESKOG

M461

• Die Messmodelle für unabhängige und für abhängige Variablen M466 M478 M479

• Das Strukturmodell zur Modellierung von Wirkungsbeziehungen
• Die Variablentypen und ihre Beziehungen untereinander M463 M469

• Die Parametermatrizen zum Beschreiben der Beziehungen der Variablen untereinander

3.3. Modellvoraussetzungen

• Generelle Anwendungsvoraussetzungen
• Statistische Anwendungsvoraussetzungen

3.4. Die Beschreibung von Strukturgleichungsmodellen

• Beschreibung durch Gleichungen
• Beschreibung algebraisch durch Matrizen
• Beschreibung graphisch als Pfadmodell
• Beschreibung in codierter Form (LISREL, SIMPLIS, Amos)

3.5. Das Amos-Modell von J. ARBUCKLE & W. WOTHKE

M462 ÜA462 ÜA463 ÜA464 ÜA465 M475

• Ex. Stability Of Alienation M470 M471 M472 M473 M474

3.6. Parameterschätzungen

• Unstandardized Estimates
• Standardized Estimates

3.7. Modellbewertung, Modellprüfung, Modellanpassung, Modellmodifikation

• Globale Gütekriterien "global fit"
• Detailkriterien "detailed assessment of fit"
• t - values
• Modifikationsindizes

4. Zeitreihenanalyse (ZRA) / Time Series Analysis (TSA)

4.1. Klassische Komponentenzerlegung: Trend + periodische Komponente + Rest

4.2. Analyse der periodischen Schwankungen

• ACF und CCF
• Periodogrammanalyse
• Spektral- und Kreuzspektralanalyse

4.3. ARIMA-Modellierung

• AR- und MA-Prozesse: ihre Parameter und ihre Identifikation
• ARIMA-Modellanalytik in der Psychologie

4.4. Zeitreihenclusteranalysen

M480

• Prozessstufenanalyse
• Verlaufstypenanalyse M490 M491 M492
• Klassenweise lineare Regression

4.5. Faktoranalyse für zeitreihenanalytische Problemstellungen

4.6. Konfigurationsfrequenzanalyse (KFA) zur Typisierung von Verlaufskurven

4.7. Analyseebenen der Prozessanalyse

• Analyse einzelner Prozessvariablen
• Analyse mehrerer Systemkomponenten
• Interventionsanalyse
• Differentielle Prozeßanalyse

5. Mehrebenenanalyse (MEA) / Hierarchical Linear Modeling (HLM)

5.1. Modellspezifikationen für Zweiebenenmodelle

M710

5.1.1. Prädiktoren auf beiden Ebenen "Full Model = Grundmodell"

M720 M722

5.1.2. Prädiktoren nur auf Personenebene

M730 M732

5.1.3. Prädiktoren nur auf Gruppenebene

M740

5.1.4. Keine Prädiktoren "Nullmodell"

M750

5.2. Modellspezifikationen für Dreiebenenmodelle

5.2.1. Unkonditioniertes Modell

M760

5.2.2. Konditioniertes Modell

M770 M772

5.3. Software für MEA

5.3.1. HLM [Raudenbush/ Bryk/ Congdon]

5.3.2. SPSS: Linear Mixed Models