Interdisziplinäres Seminar. Multivariate Statistik bei psychologischen Fragestellungen. Markus Bühner und Helmut Küchenhoff WS 2008/09

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1 Interdisziplinäres Seminar Multivariate Statistik bei psychologischen Fragestellungen Markus Bühner und Helmut Küchenhoff WS 2008/09, Homepage:

2 Anforderungen Vorträge gemeinsam ein Studierender der Psychologie und der Statistik ca Minuten anschl. Diskussion Bearbeitung eines Vortrag mit Folien und Handout Diskussionsbeiträge Seminar Bühner/ Küchenhoff 2

3 Termine Vortrag Mittwoch Abgabe der Folien am Montag davor bis (per mail an ) Handout am Tag des Vortrags (Nachlieferung bei den ersten beiden Vorträgen ) Betreuung nach Vereinbarung bei beiden Leitern Seminar Bühner/ Küchenhoff 3

4 Themen 4 Schwerpunkte je 3 Vorträge: 1. Faktorenanalyse 2. Lineare Strukturgleichungsmodelle 3. Gemischte (Hierarchische) linear Modelle 4. Rasch Modell Seminar Bühner/ Küchenhoff 4

5 1.1Faktorenanalyse: Einführung Datenbeispiel, Vorstellung der Theorie Grundgleichung, Schätzung, Kommunalitäten Problem, ML Schätzung, PCA Lit: MB S , , FHT: Seminar Bühner/ Küchenhoff 5

6 1.2 Faktorenanalyse: Das Rotationsproblem Diskussion und Darstellung des Problems Rotationsverfahren: Varimax, Oblimin, Promax Anzahl der Faktoren Lit: MB S , FHT: S Seminar Bühner/ Küchenhoff 6

7 1.3 Faktorenanalyse: Faktorenwerte Faktorenwerte, Berechnung und Interpretation Weitere Verfahren: PAF Diskussion der Ergebnisse anhand des Datensatzes Lit: MB S , , FHT: S Seminar Bühner/ Küchenhoff 7

8 2.1 LISREL /CFA : Einführung Motivation, was ist eine CFA? Mess und Strukturmodell Identifizierbarkeit Lit: MB S , KB: Seminar Bühner/ Küchenhoff 8

9 2.2. LISREL /CFA : Identifizierbarkeit Schätzungen Identifikation Teil (parameter constraints) Schätzung nach ML und ADF Besprechung des Datensatzes Lit: MB S , KB Seminar Bühner/ Küchenhoff 9

10 2.3 LISREL /CFA : Modellstests Modelltests Fit Indizes: SRMR, RMSEA, CFI Testtheoretische Einbettung Lit: MB S Seminar Bühner/ Küchenhoff 10

11 3.1Gemischte (hierarchische) lineare Modelle : Clusterdaten Datensatz mit Schulklassen Grundmodell: Random Intercept Modell Schätzung (ML REML) Ausblick: mehrere Hierarchien, andere Varianzstrukturen Auswertung Datensatz Literatur: FKL S Seminar Bühner/ Küchenhoff 11

12 3.2 Gemischte (hierarchische) lineare Modelle : Longitudinaldaten Datensatz zur Zufriedenheit Erklärung der Datenstruktur Random Intercept Modell Schätzung (ML REML) Ausblick: Random Slope Modell Auswertung Datensatz Literatur: FKL S Zufriedenheit / Schulklassen Seminar Bühner/ Küchenhoff 12

13 3.3 Gemischte (hierarchische) lineare Modelle : Erweiterungen Untersuchungen zur Modellanpassung Tests auf zufällige Effekte Intraklassenkorrelation Literatur: Cohen, Cohen & West Seminar Bühner/ Küchenhoff 13

14 4.1 Das Rasch- Modell : Einführung Messprobleme Grundidee Datensatz IST Item Response Modell Literatur: MB Seminar Bühner/ Küchenhoff 14

15 4.1 Das Rasch- Modell : Einführung Messprobleme Grundidee Datensatz IST Item Response Modell Literatur: MB Rost J.: Seminar Bühner/ Küchenhoff 15

16 4.2 Das Rasch- Modell : Schätzung CML Schätzung WLE Schätzung Auswertung Datenbeispiel Literatur: MB , Rost J.: Seminar Bühner/ Küchenhoff 16

17 4.3 Das Rasch- Modell : Modellprüfung und Informationskriterien Modelltests Informationskriterien Literatur: MB , Rost J.: Seminar Bühner/ Küchenhoff 17

18 Termine und Diskutanten : 1.1 D: 5.11.: 1.2 D: : 1.3 D: : 2.1 D: : 2.2 D: 3.12.: 2.3 D: Seminar Bühner/ Küchenhoff 18

19 Termine und Diskutanten : 3.1 D: : 3.2 D: : 3.3 D: : 4.1 D: : 4.2 D: : 4.3 D: : Ausweichtermin Seminar Bühner/ Küchenhoff 19

20 Literatur Bühner, M. (2006). Einführung in die Test- und Fragebogenkonstruktion. München:Pearson. Rost, J. (2004). Testtheorie Testtheorie. Göttingen: Hogrefe. Cohen, J., Cohen, P. & West, S.G. (2002). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences, Third Edition. Hillsdale NJ: Lawrence Erlbaum. Fahrmeir, L. Hamerle, A. und Tutz, G. (1996). Multivariate statistische Verfahren 2. Auflage, Berlin: de Gruyter Fahrmeir, L., Kneib, T. und Lang, S. (2007). Regression. Modelle, Methoden und Anwendungen. Berlin: Springer. Bollen, KA. (1989) Structural equations with latent variables. New York: Wiley. Seminar Bühner/ Küchenhoff 20