300040 Mehrebenen- und Wachstumsmodelle (quantitativ) (S) (SoSe 2011)

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).
Im Seminar werden diese Modelle schwerpunktmäßig als Strukturgleichungsmodelle behandelt. Die Bezeichnung Wachstumsmodelle (Growth curve models oder latent curve models) ist in der Literatur sehr verbreitet. Grundlage der Lehrveranstaltung wird u.a. das Lehrbuch von Kristopher Preacher et al. (2008) sein, dessen Beispiele unter http://www.quantpsy.org erhältlich sind.
Modellschätzunge werden mit dem Programm Mplus vorgenommen. Informationen zum Programm Mplus sind unter http://statmodel.com erhältlich.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Ausreichende Kenntnisse mit den Statistikprogrammpaketen STATA und SPSS sollten vorhanden sein.

Literaturangaben

Bollen, K.A. & Curran, P.J. (2006). Latent curve models: A structural equation perspective, New Jersey: Wiley.

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.

Engel, U., & Reinecke, J. (1994). Panelanalyse: Grundlagen - Techniken - Beispiele. Berlin: DeGruyter.

Hox, J.J. (2010). Multilevel analysis. Techniques and applications (2nd. ed.). Mahwah: Lawrence Erlbaum.

Kline, R.B. (2005). Principles and practice of structural equation modeling. 2nd. edition. New York: Guilford Press.

Muthén, L., & Muthén, B.O. (2010). Mplus users guide (6th ed.). Los Angeles: Muthén & Muthén.

Preacher, Kristopher (2008). Latent growth curve modeling. Los Angeles: Sage.

Raykov, T., & Marcoulides, G.A. (2000). A first course in structural equation modeling. Mahwah: Lawrence Erlbaum.

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