Lineare Strukturgleichungsmodelle sind aus der verhaltenswissenschaftlichen Forschung nicht mehr wegzudenken. Sie sind ein nützliches Werkzeug, um Hypothesen über Beziehungen zwischen Variablen zu prüfen und – mehr noch – Implikationen kausaler Strukturen zu testen. In diesem Buch werden Grundlagen, Hintergründe und die Vorgehensweisen bei der Spezifizierung von Kausalmodellen diskutiert. Dies wird an einem empirischen Beispiel und unter Verwendung des lavaan-Pakets innerhalb der Software R illustriert. Der Schwerpunkt des Buchs liegt hierbei weniger auf methodischen und statistischen Aspekten eines Modells, sondern auf der adäquaten Übersetzung der theoretischen Vorstellungen in ein Modell. Ein besonderer Stellenwert wird dem Verständnis der kausalen Implikationen von Modellen, der theoretische Bedeutung von Variablen, der Diagnostik einer Fehlanpassung an die Daten und modernen Konzepten wie dem Instrumentalvariablen-Ansatz aus der Ökonometrie und dem d-separation-Konzept, eingeräumt. Somit bietet das Buch sowohl einen Einstieg für Anfänger/innen als auch interessante Inhalte für Fortgeschrittene.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Gut nachvollziehbar und anwendungsorientiert werden folgende Verfahren behandelt und die praktische Umsetzung in SPSS bzw. AMOS beschrieben: Regressionsanalyse, Varianzanalyse, Diskriminanzanalyse, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, logistische Regressionsanalyse, Analyse loglinearer Modelle, Zeitreihenanalyse, Analyse linearer Strukturgleichungsmodelle.
Aktualisiert: 2023-04-17
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Gut nachvollziehbar und anwendungsorientiert werden folgende Verfahren behandelt und die praktische Umsetzung in SPSS bzw. AMOS beschrieben: Regressionsanalyse, Varianzanalyse, Diskriminanzanalyse, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, logistische Regressionsanalyse, Analyse loglinearer Modelle, Zeitreihenanalyse, Analyse linearer Strukturgleichungsmodelle.
Aktualisiert: 2023-04-17
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Gut nachvollziehbar und anwendungsorientiert werden folgende Verfahren behandelt und die praktische Umsetzung in SPSS bzw. AMOS beschrieben: Regressionsanalyse, Varianzanalyse, Diskriminanzanalyse, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, logistische Regressionsanalyse, Analyse loglinearer Modelle, Zeitreihenanalyse, Analyse linearer Strukturgleichungsmodelle.
Aktualisiert: 2023-04-17
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Marcus Riekeberg untersucht die Erfolgsfaktoren von Banken und Sparkassen empirisch. Er unterscheidet zwischen internen und externen Erfolgsfaktoren und entwickelt ein Kausalmodell, mit dessen Hilfe bei ähnlichen wirtschaftlichen Umfeldbedingungen die Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen den Ausprägungen einzelner interner Erfolgsfaktoren und dem Erfolg der Institute unter Anwendung eines linearen Strukturgleichungsmodells analysiert werden können.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Lineare Strukturgleichungsmodelle sind aus der verhaltenswissenschaftlichen Forschung nicht mehr wegzudenken. Sie sind ein nützliches Werkzeug, um Hypothesen über Beziehungen zwischen Variablen zu prüfen und – mehr noch – Implikationen kausaler Strukturen zu testen. In diesem Buch werden Grundlagen, Hintergründe und die Vorgehensweisen bei der Spezifizierung von Kausalmodellen diskutiert. Dies wird an einem empirischen Beispiel und unter Verwendung des lavaan-Pakets innerhalb der Software R illustriert. Der Schwerpunkt des Buchs liegt hierbei weniger auf methodischen und statistischen Aspekten eines Modells, sondern auf der adäquaten Übersetzung der theoretischen Vorstellungen in ein Modell. Ein besonderer Stellenwert wird dem Verständnis der kausalen Implikationen von Modellen, der theoretische Bedeutung von Variablen, der Diagnostik einer Fehlanpassung an die Daten und modernen Konzepten wie dem Instrumentalvariablen-Ansatz aus der Ökonometrie und dem d-separation-Konzept, eingeräumt. Somit bietet das Buch sowohl einen Einstieg für Anfänger/innen als auch interessante Inhalte für Fortgeschrittene.
Aktualisiert: 2023-04-25
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Marcus Riekeberg untersucht die Erfolgsfaktoren von Banken und Sparkassen empirisch. Er unterscheidet zwischen internen und externen Erfolgsfaktoren und entwickelt ein Kausalmodell, mit dessen Hilfe bei ähnlichen wirtschaftlichen Umfeldbedingungen die Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen den Ausprägungen einzelner interner Erfolgsfaktoren und dem Erfolg der Institute unter Anwendung eines linearen Strukturgleichungsmodells analysiert werden können.
Aktualisiert: 2023-04-04
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