Strukturgleichungsmodelle eignen sich hervorragend für die empirische Analyse zahlreicher Fragestellungen und stellen für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften eine unverzichtbare statistische Methode dar. Mit Mplus steht ein besonders flexibles und vergleichsweise anwenderfreundliches Statistikprogramm für die Strukturgleichungsmodellierung zur Verfügung. Ziel dieses Lehrbuchs ist es, den Leserinnen und Lesern ein umfassendes Verständnis der Durchführung grundlegender und weiterführender Anwendungen von Strukturgleichungsmodellen in Mplus zu vermitteln. Zu den in diesem Buch behandelten Verfahren zählen: explorative und konfi rmatorische Faktorenanalysen, einfache Strukturgleichungsmodelle, multiple Gruppenvergleiche, autoregressive Modelle, Wachstumskurvenmodelle und Mehrebenen-Strukturgleichungsmodelle.Neu in der zweiten Aufl age ist das Thema Moderation und Schätzung konditionaler indirekter Effekte. Ferner wird auf den Mplus-Diagrammer und die mit Mplus Version 7.1 eingeführten Optionen zur Prüfung von Messinvarianz eingegangen.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Strukturgleichungsmodelle eignen sich hervorragend für die empirische Analyse zahlreicher Fragestellungen und stellen für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften eine unverzichtbare statistische Methode dar. Mit Mplus steht ein besonders flexibles und vergleichsweise anwenderfreundliches Statistikprogramm für die Strukturgleichungsmodellierung zur Verfügung. Ziel dieses Lehrbuchs ist es, den Leserinnen und Lesern ein umfassendes Verständnis der Durchführung grundlegender und weiterführender Anwendungen von Strukturgleichungsmodellen in Mplus zu vermitteln. Zu den in diesem Buch behandelten Verfahren zählen: explorative und konfi rmatorische Faktorenanalysen, einfache Strukturgleichungsmodelle, multiple Gruppenvergleiche, autoregressive Modelle, Wachstumskurvenmodelle und Mehrebenen-Strukturgleichungsmodelle.Neu in der zweiten Aufl age ist das Thema Moderation und Schätzung konditionaler indirekter Effekte. Ferner wird auf den Mplus-Diagrammer und die mit Mplus Version 7.1 eingeführten Optionen zur Prüfung von Messinvarianz eingegangen.
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Aktualisiert: 2023-03-27
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Aktualisiert: 2023-03-27
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Statistische Wachstumskurvenmodelle werden innerhalb der Betriebswirtschaftslehre vor allem zur Prognose der Absätze von Neuprodukten verwendet, wenn bereits eine kurze Historie von Absatzdaten aus dem frühen Produktlebenszyklus vorhanden ist.
Seit der grundlegenden Arbeit von Rogers (1962) zur Verbreitung innovativer Neuprodukte am Markt und der Vorstellung des bedeutendsten Modells zur Beschreibung derartiger Diffusionsprozesse durch Bass (1969) hat sich das Forschungsgebiet mit einer großen Vielfalt von Modellen und Ansätzen weiterentwickelt. Dabei liegt der Schwerpunkt allerdings auf der deskriptiven und normativen Analyse der Marktdurchdringung von Neuprodukten. Für die ursprünglich intendierte Neuproduktprognose wurde bislang kein einheitliches Vorgehen definiert. Die bestehenden Modelle stehen weitgehend isoliert und ohne vergleichende Bewertung hinsichtlich der Prognosegüte nebeneinander.
Die vorliegende Arbeit schließt diese Lücke, indem sie sich auf eine statistische Fundierung von Wachstumskurvenmodellen für prognostische Zwecke konzentriert. Die Arbeit gibt Antworten auf die wesentlichen offenen Fragen zu Anwendungssituationen und -gebieten, zur Modellselektion und zur Auswahl geeigneter Schätzverfahren für Neuproduktprognosen mit Wachstumskurven.
Durch die Definition eines an die Besonderheiten der Prognose mit Wachstumskurvenmodellen angepassten Prognoseprozesses wurden die einzelnen Ansätze aus der Literatur in ein einheitliches Grundgerüst zur Modellauswahl, Schätzung und Prognose eingebettet. Die Ergebnisse der durchgeführten Simulationsstudien zur Modellauswahl und -schätzung ermöglichen es, sowohl bei den Wachstumskurvenmodellen als auch bei den Schätzverfahren eine aus praktischer Sicht nützliche Auswahl zu treffen. Somit bietet der definierte Prognoseprozess Anwendern einen einheitlichen Leitfaden zur Durchführung von Neuproduktprognosen mit Wachstumskurvenmodellen.
Aktualisiert: 2019-10-03
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Strukturgleichungsmodelle eignen sich hervorragend für die empirische Analyse zahlreicher Fragestellungen und stellen für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften eine unverzichtbare statistische Methode dar. Mit Mplus steht ein besonders flexibles und vergleichsweise anwenderfreundliches Statistikprogramm für die Strukturgleichungsmodellierung zur Verfügung. Ziel dieses Lehrbuchs ist es, den Leserinnen und Lesern ein umfassendes Verständnis der Durchführung grundlegender und weiterführender Anwendungen von Strukturgleichungsmodellen in Mplus zu vermitteln. Zu den in diesem Buch behandelten Verfahren zählen: explorative und konfi rmatorische Faktorenanalysen, einfache Strukturgleichungsmodelle, multiple Gruppenvergleiche, autoregressive Modelle, Wachstumskurvenmodelle und Mehrebenen-Strukturgleichungsmodelle.Neu in der zweiten Aufl age ist das Thema Moderation und Schätzung konditionaler indirekter Effekte. Ferner wird auf den Mplus-Diagrammer und die mit Mplus Version 7.1 eingeführten Optionen zur Prüfung von Messinvarianz eingegangen.
Aktualisiert: 2023-03-27
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