300096 Strukturgleichungsmodelle mit R (S) (WiSe 2016/2017)

Ziel der Lehrveranstaltung ist die Umsetzung von theoretisch orientierten Fragestellungen in statistische Modellbildung und empirische Prüfung. Der Schwerpunkt liegt auf der Einführung in das Arbeiten mit kausalorientierten, statistischen Verfahren. Zu diesen Verfahren gehören einfache, bivariate Regressionsmodelle, Pfadmodelle mit gemessenen Variablen, konfirmatorische Faktorenmodelle und Strukturgleichungsmodelle mit nicht direkt gemessenen, latenten Variablen. Modelle und Analysen werden mit den Programmen Stata und dem R-Paket Lavaan vorgestellt, besprochen und eigenständig eingeübt.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Gute Statistik- und Stata-Kenntnisse, wie sie im Rahmen der Bachelor-Ausbildung und der Einführungsvorlesung im Master-Studiengang erworben werden können, sind notwendige Vorkenntnisse.

Da mit dem kostenlosen Statistik-Programm R gearbeitet werden soll, ist der Besuch eines Einführungskurses R empfehlenswert.

Literaturangaben

Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. (2006): Multivariate Analysemethoden. Berlin: Springer.

Bollen, K.A. (1989): Structural Equations with Latent Variables. New York: Wiley.

Bollen, K.A.; Long, J.S. (1993): Testing Structural Equation Models. Sage: Newbury Park.

Reinecke, J. (2014): Strukturgleichungsmodelle in den Sozialwissenschaften. 2. Aufl. Oldenbourg