300095 Mischverteilungsmodelle (S) (SoSe 2013)

Statistische Modelle für Längsschnittdaten können verschiedene Ebenen der Datenanalyse unterscheiden, verschiedene Arten von gemessenen Variablen (dichotom, ordinal, kontinuierlich) analysieren, als auch Modelltypen vereinigen, die sonst unter anderen Bezeichnungen bekannt geworden sind (z.B. latent class models,
structural equation models). Wachstumsmodelle (growth curve models) können interindividuelle und intraindividuelle Entwicklungen und Verläufe im Längsschnitt modellieren, wobei von einer homogenen Stichprobe ausgegangen wird. Mischverteilungsmodelle (growth mixture models) berücksichtigen Heterogenität in den Entwicklungsverläufen und kombinieren das Modell der latenten Klassenanalyse mit dem Strukturgleichungsansatz.
Grundlage der Lehrveranstaltung werden die Lehrbücher von Duncan et al. (2006), Geiser (2010, 2013), Preacher et al. (2008) und Reinecke (2005, 2012) sein. Die Beispiele zum Buch von Reinecke (2012) stehen unter STUD.IP
oder http://www.sozialwissenschaftliche-forschungsmethoden.de.
Modellschätzungen können mit dem Programm Mplus (http://www.statmodel.com) vorgenommen werden.
Die Handhabung der Modelle und den eigenen Beispielen erfordern Kenntnisse im Umgang mit dem Programm Mplus, die im Seminar nicht vorausgesetzt werden.
Beispiele können auf eigenen, mitgebrachten Notebooks berechnet werden.

Literatur:

Boers, K., Seddig, D. & Reinecke, J. (2009). Sozialstrukturelle Bedingungen und Delinquenz im Verlauf des Jugendalters. Analysen mit einem kombinierten Markov- und Wachstumsmodell. Monatsschrift für Kriminologie und Strafrechtsreform, 92 (2/3), 267-288.

Bollen, K. A. & Curran, P. J. (2006). Latent Curve Models: A Structural Equation Perspective. New Jersey: Wiley.
Byrne, B. (2012). Structural Equation Modeling with Mplus. New York: Taylor & Francis.

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Duncan, T. E., Duncan, S. C., Strycker, L. A., Li, F., & Alpert, A. (2006). An Introduction to Latent Variable Growth Curve Modeling: Concepts, Issues, and Applications. Mahwah: Lawrence Erlbaum.

Geiser, C. (2011). Datenanalyse mit Mplus. Eine anwendungsorientierte Einführung. Wiesbaden: VS-Verlag.

Geiser, C. (2013). Data Analysis with Mplus. New York: Guilford Press.

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Hoyle, R. H. (Ed.) (2012). Handbook of Structural Equation Modeling. New York: Guilford Press.

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Moskowitz, D. S. & Hershberger, S. L. (2002) (Eds.). Modeling Intraindividual Variability with Repeated Measures Data: Methods and Applications. Mahwah: Lawrence Erlbaum.

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Reinecke, J. (2005). Strukturgleichungsmodelle in den Sozialwissenschaften. München: Oldenbourg.

Reinecke, J. (2012). Wachstumsmodelle. München: Rainer Hampp.

Schumacker, R. E., & Lomax, R. G. (2010). A Beginners Guide to Structural Equation Modeling. New York: Taylor & Francis.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Ausreichende Kenntnisse mit den Statistikprogrammpaketen STATA oder SPSS (insbesondere Kenntnisse über Syntax- und System�les) sollten vorhanden sein.