Variablen und Parameter in LISREL
|
|
|
- Bernd Buchholz
- vor 9 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Variablen und Parameter in LISREL 1 Konfirmatorische Faktorenanalyse: Pfaddiagramm Dieses Diagramm stellt den denkbar einfachsten Fall einer konfirmatorischen Faktorenanalyse dar. Empirisch sind Modelle mit so wenigen Variablen nur unter bestimmten Bedingungen identifiziert und analysierbar. θ 1 λ 1 ϕ 11 ξ 1 θ 2 λ 1 ϕ 21 θ 3 λ 2 δ 4 λ x 42 θ δ 44 ϕ 22 Abbildung 1. Beispiel-Pfaddiagramm einer konfirmatorischen Faktorenanalyse mit zwei latenten Variablen Konstrukten ξ 1,, operationalisiert durch die manifesten Variablen Indikatorvariablen, bzw.,, sowie den im Modell enthaltenen Parametern. Varianzen als Modellparameter sind bei den jeweiligen Variablen in Klammern dargestellt. TD1,1 LX1,1 PH1,1 ξ1 TD2,2 LX2,1 PH2,1 LX3,2 TD3,3 δ 4 TD4,4 LX4,2 PH2,2 Abbildung 2. Beispiel-Pfaddiagramm der konfirmatorischen Faktorenanalyse aus Abbildung 1. Die im Modell enthaltenen Parameter sind mit ihren LISREL-Bezeichnungen dargestellt. 1
2 2 Konfirmatorische Faktorenanalyse: Parametermatrizen Die Matrizen entsprechen dem Pfaddiagramm auf der vorherigen Seite. Notation: links in griechischen Buchstaben, rechts in LISREL-Syntax Faktorladungsmatrix Ladungen der Indikatorvariablen x auf den Konstrukten ξ λ 1 = 1 0 Λ x = λ λ 2 = 1 0 λ 2 LX1, 1 = 1 0 LX = LX2, LX3, 2 = 1 0 LX4, 2 Fehlerkovarianzmatrix Varianzen und evtl. Kovarianzen der Meßfehlervariablen δ θ11 δ Θ δ = 0 θ θ33 δ θ44 δ TD1, TD = 0 TD2, TD3, TD4, 4 Faktorkovarianzmatrix Varianzen und Kovarianzen der Faktoren ξ ϕ 11 ϕ 12 Φ = ϕ 21 ϕ 22 PH1, 1 PH1, 2 PH = PH2, 1 PH2, 2 Skalierung Das Setzen von jeweils einer Faktorladung pro Konstrukt auf 1 dient der Skalierung, d. h. der Festlegung der Varianzen der Konstrukte. In der Praxis sollten hierfür möglichst reliable und valide Indikatorvariablen verwendet werden was nicht unbedingt die jeweils erste zu sein braucht. Aufbau der Matrizen 1 In Matrizen, die Effekte zwischen Variablen darstellen, entsprechen die Spalten den Variablen, von denen Effekte ausgehen abgehende Pfeile im Pfaddiagramm, die Zeilen entsprechen den Variablen, auf die Effekte wirken ankommende Pfeile im Pfaddiagramm. Beispiel: 2 In Kovarianzmatrizen entsprechen die Zeilen und Spalten den jeweiligen Variablen. Diese Matrizen sind grundsätzlich symmetrisch. Beispiel: LX = Λ x = ξ 1 λ 1 0 λ λ x 32 PH = Φ = ξ 1 ξ 1 ϕ 11 ϕ 12 ϕ 21 ϕ 22 0 λ 2 2
3 3 Vollständiges Strukturgleichungsmodell: Pfaddiagramm θ 1 θ 2 λ 1 λ 1 ϕ 11 ξ 1 ϕ 21 γ 12 ζ 1 ψ 11 γ 11 η 1 β 21 λ y 11 λ y 21 y 1 y 2 1 θ11 2 θ22 θ 3 λ 2 γ 22 η 2 λ y 32 y 3 3 θ33 δ 4 θ44 δ λ 2 ϕ 22 ζ2 ψ 22 λ y 42 y 4 4 θ44 Abbildung 3. Beispiel-Pfaddiagramm eines Strukturgleichungsmodells mit zwei latenten Prädiktorvariablen ξ 1, operationalisiert durch die manifesten Variablen, bzw.,, einer Mediatorvariablen η 1 operationalisiert durch y 1, y 2 und einer Kriteriumsvariablen η 2 operationalisiert durch y 3, y 4 sowie den im Modell enthaltenen Parametern. Varianzen als Modellparameter sind bei den jeweiligen Variablen in Klammern dargestellt. ζ 1 TD1,1 TD2,2 LX1,1 LX2,1 PH1,1 ξ1 PS1,1 GA1,1 η 1 LY1,1 LY2,1 y 1 y 2 1 TE1,1 2 TE2,2 PH2,1 GA1,2 BE2,1 TD3,3 LX3,2 GA2,2 η 2 LY3,2 y 3 3 TE3,3 δ 4 TD4,4 LX4,2 PH2,2 ζ 2 LY4,2 y 4 4 TE4,4 PS2,2 Abbildung 4. Beispiel-Pfaddiagramm des Strukturgleichungsmodells aus Abbildung 3. Die im Modell enthaltenen Parameter sind mit ihren LISREL-Bezeichnungen dargestellt. 3
4 4 Vollständiges Strukturgleichungsmodell: Parametermatrizen Die Matrizen entsprechen dem Pfaddiagramm auf der vorherigen Seite. Notation: links in griechischen Buchstaben, rechts in LISREL-Syntax 4.1 Meßmodell der ξ-variablen exogene Variablen Faktorladungsmatrix Ladungen der Indikatorvariablen x auf den Konstrukten ξ λ 1 = 1 0 Λ x = λ λ 2 = 1 0 λ 2 LX1, 1 = 1 0 LX = LX2, LX3, 2 = 1 0 LX4, 2 Fehlerkovarianzmatrix Varianzen und evtl. Kovarianzen der Meßfehlervariablen δ θ11 δ Θ δ = 0 θ θ33 δ θ44 δ TD1, TD = 0 TD2, TD3, TD4, 4 Faktorkovarianzmatrix Varianzen und Kovarianzen der Faktoren ξ ϕ 11 ϕ 12 Φ = ϕ 21 ϕ 22 PH1, 1 PH1, 2 PH = PH2, 1 PH2, Meßmodell der η-variablen endogene Variablen Faktorladungsmatrix Ladungen der Indikatorvariablen y auf den Konstrukten η λ y 11 = 1 0 Λ y = λ y λ y 32 = 1 0 λ y 42 LY1, 1 = 1 0 LY = LY2, LY3, 2 = 1 0 LY4, 2 Fehlerkovarianzmatrix Varianzen und evtl. Kovarianzen der Meßfehlervariablen θ Θ = 0 θ θ θ44 TE1, TE = 0 TE2, TE3, TE4, 4 4
5 4.3 Strukturmodell Beziehungen zwischen ξ- und η-variablen Effekte der ξ-variablen auf die η-variablen γ 11 γ 12 Γ = 0 γ 22 GA1, 1 GA1, 2 GA = 0 GA2, 2 Effekte von η-variablen auf andere η-variablen 0 0 B = β BE = BE2, 1 0 Residualvarianzen Varianzen und evtl. Kovarianzen der Modellgleichungsfehlervariablen ζ Ψ = ψ ψ 22 PS = PS1, PS2, 2 5 Variablen: Bezeichungen in LISREL ksi ξ i i = 1,..., n latente exogene Prädiktor- Variablen eta η j j = 1,..., m latente endogene Kriteriums-/Mediator- Variablen zeta ζ j j = 1,..., m Residualvariablen der latenten endogenen Variablen η j bei Erklärung durch die latenten exogenen Variablen ξ 1,..., ξ n sowie die latenten endogenen Variablen η 1,..., η j 1, η j+1,..., η m x x k k = 1,..., q manifeste Indikatorvariablen der latenten exogenen Variablen ξ 1,..., ξ n y y l l = 1,..., p manifeste Indikatorvariablen der latenten endogenen Variablen η 1,..., η m delta δ k k = 1,..., q Meßfehlervariablen der Indikatoren,..., x q der latenten exogenen Variablen epsilon l l = 1,..., p Meßfehlervariablen der Indikatoren y 1,..., y p der latenten endogenen Variablen 5
6 6 Parametermatrizen: Bezeichnungen in LISREL Matrix Einträge GA Γ gamma γji j = 1,..., m; i = 1,..., n BE B beta βju j = 1,..., m; u = 1,..., m; j u LX Λ x lambda-x λ x ki k = 1,..., q; i = 1,..., n LY Λ y lambda-y λ y lj l = 1,..., p; j = 1,..., m Pfadkoeffizient des Effekts der latenten exogenen Variablen ξi auf die latente endogene Variable ηj Pfadkoeffizient des Effekts der latenten endogenen Variablen ηu auf die latente endogene Variable ηj Pfadkoeffizient des Effekts der latenten exogenen Variable ξi auf ihre manifeste Indikatorvariable xk Faktorladung von xk auf ξi Pfadkoeffizient des Effekts der latenten endogenen Variable ηj auf ihre manifeste Indikatorvariable yl Faktorladung von yl auf ηj TD Θ δ theta-delta θ δ kk k = 1,..., q Varianz der Meßfehlervariablen δk Fehlervarianzanteil/nicht durch latente Variablen erklärbarer Varianzanteil der Indikatorvariable xk; Element der Kovarianzmatrix Θ δ aller Meßfehlervariablen δk; wenn Unkorreliertheit der Meßfehlervariablen vorausgesetzt wird, gilt θ sk δ = 0 für alle s k TE Θ theta-epsilon θ ll l = 1,..., p Varianz der Meßfehlervariablen l Fehlervarianzanteil/nicht durch latente Variablen erklärbarer Varianzanteil der Indikatorvariablen yl; Element der Kovarianzmatrix Θ aller Meßfehlervariablen l; wenn Unkorreliertheit der Meßfehlervariablen vorausgesetzt wird, gilt θ rl = 0 für alle r l PH Φ phi ϕii i = 1,..., n Varianz der latenten exogenen Variablen ξi Diagonal-Element der Kovarianzmatrix ϕit i = 1,..., n; t = 1,..., n; i t Φ aller latenten exogenen Variablen ξi Kovarianz der latenten exogenen Variablen ξi und ξt Element der Kovarianzmatrix Φ aller latenten exogenen Variablen ξi, außerhalb der Diagonale PS Ψ psi ψjj j = 1,..., m Varianz der Residualvariablen ζj nicht durch andere latente Variablen erklärbarer Varianzanteil der latenten endogenen Variablen ηj 6
Faktorenanalysen höherer Ordnung
Faktorenanalysen höherer Ordnung 1 Ausgangssituation Übliche Faktorenanalysen (erster Ordnung) gehen von Zusammenhängen zwischen manifesten, beobachteten Variablen aus und führen diese Zusammenhänge auf
LISREL-Syntax: Struktur und wichtige Anweisungen
LISREL-Syntax: Struktur und wichtige Anweisungen 1 LISREL-Syntax einer konfirmatorischen Faktorenanalyse Das Modell entspricht dem Pfaddiagramm des Handouts Variablen- und Parameterbezeichnungen in LISREL.
Freisetzen und Fixieren von Parametern in Strukturgleichungsmodellen
Freisetzen und Fixieren von Parametern in Strukturgleichungsmodellen 1 Variablen und Parameter Variablen haben für verschiedene Personen unterschiedliche Werte. Parameter haben für eine gegebene Population
LISREL-Mehrgruppenvergleiche (Multi-Sample Analysis)
LISREL-Mehrgruppenvergleiche (Multi-Sample Analysis) 1 Ausgangssituation Normalerweise überprüft man ein Strukturgleichungsmodell mit LISREL an den Daten einer Stichprobe. Wollte man beispielsweise nach
Konfirmatorische Faktorenanalyse
Konfirmatorische Faktorenanalyse Regressionsmodelle für Politikwissenschaftler Was ist ein Faktor? Faktor oder latente Variable nicht direkt beobachtbare Größe die beobachtbare Variablen ( Indikatoren
Konfirmatorische Faktorenanalyse. Regressionsmodelle für Politikwissenschaftler
Konfirmatorische Faktorenanalyse Regressionsmodelle für Politikwissenschaftler Was ist ein Faktor? Faktor oder latente Variable Regressionsmodelle für Politikwissenschaftler Konfirmatorische Faktorenanalyse
Lineare Strukturgleichungsmodelle (LISREL) Konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA)
Interdisziplinäres Seminar Lineare Strukturgleichungsmodelle (LISREL) Konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA) WS 2008/09 19.11.2008 Julia Schiele und Lucie Wink Dozenten: Prof. Dr. Bühner, Prof. Dr. Küchenhoff
LISREL-Beispiel zum Kapitel 15: Latent-State-Trait-Theorie
LISREL-Beispiel zum Kapitel 15: Latent-State-Trait-Theorie Augustin Kelava und Karin Schermelleh-Engel 22. Februar 2010 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung zum inhaltlichen Beispiel: Testängstlichkeit 1 2
Einführung Mathematische Ausdrücke Symbole Array Formatierungen Hilfen. Fachschaft Elektro- und Informationstechnik. Formelsatz in L A TEX
Fachschaft Elektro- und Informationstechnik Formelsatz in L A TEX L A TEX Christian Krämer 15. November 2011 Inhalt 1 Einführung Mathe-Umgebungen Einfache Terme 2 Mathematische Ausdrücke Mathematische
Lineare Strukturgleichungsmodelle (LISREL)
Sommersemester 2007 Übung zu Anwendungen in multivariater Datenananlyse Lineare Strukturgleichungsmodelle (LISREL) Dienstags 16.15-17.45 in Oec I 21 Organisation und Scheinvoraussetzungen Dienstags 16.15
κ Κα π Κ α α Κ Α
κ Κα π Κ α α Κ Α Ζ Μ Κ κ Ε Φ π Α Γ Κ Μ Ν Ξ λ Γ Ξ Ν Μ Ν Ξ Ξ Τ κ ζ Ν Ν ψ Υ α α α Κ α π α ψ Κ α α α α α Α Κ Ε α α α α α α α Α α α α α η Ε α α α Ξ α α Γ Α Κ Κ Κ Ε λ Ε Ν Ε θ Ξ κ Ε Ν Κ Μ Ν Τ μ Υ Γ φ Ε Κ Τ θ
MatheBasics Teil 1 Grundlagen der Mathematik Version vom
MatheBasics Teil 1 Grundlagen der Mathematik Version vom 01.09.2016 Dieses Werk ist urheberrechtlich geschützt. Alle Rechte vorbehalten. FSGU AKADEMIE 2008-2016 1 Was haben wir vor? Mathe-Basics Teil 1
4.2 Konfirmatorische Faktorenanalyse
4.2 Konfirmatorische Faktorenanalyse - Structural Equation Modelling: Lineare Strukturgleichungsmodelle (auch: Kovarianzstrukturanalyse) - Geht zurück auf Modell gemeinsamer Faktoren & explorative ML-Faktorenanalyse
Das allgemeine Strukturgleichungsmodell mit latenten Variablen
Das allgemeine Strukturgleichungsmodell mit latenten Variablen Jost Reinecke Universität Bielefeld 4. Januar 2006 Die Verbindung von Pfad- und Faktorenanalyse Die Modellspezifikation Die Schätzung der
Literatur: Rudolf & Müller, S Dr. Matthias Rudolf: M3 Multivariate Statistik Vorlesung Einführung SEM Folie Nr. 1
1 Korrelation und Kausalität 2 Grundsätzliches 3 Pfaddiagramme und lineare Strukturgleichungen 4 Struktur- und Messmodell 5 Modellspezifikation 6 Parameterschätzungen 7 Beurteilung der Schätzergebnisse
Merkblatt für das Anfertigen von wissenschaftlichen Arbeiten
Merkblatt für das Anfertigen von wissenschaftlichen Arbeiten 1. Ziel dieses Merkblatts In diesem Merkblatt möchten wir kurz die formalen Anforderungen an eine Seminar- oder Abschlussarbeit darstellen.
Mathe-Umgebungen Symbole Formatierungen Referenzen Abschluss. Fachschaft Elektro- und Informationstechnik. Formelsatz in L A TEX.
Fachschaft Elektro- und Informationstechnik Formelsatz in L A TEX L A TEX Iris Conradi 13. November 2012 2. Flussqubits 6. Quartisches Potential Die Phasen sind über den Fluss Φe festgelegt. Mit der Definition
Start: 12. Oktober 2015 Kontakt: Dr Heinz Haberzettl ( ) Büro : C Schöfferstrasse 3 (Hochhaus)
Informationen zur Vorlesung Vorlesungen Montag: 3.Block - 4. Block ab 1:45 Uhr 3 SWS Hörsaal C10 0.03 im Hochhaus der h-da Übungen ( alle 14 Tage ) Montag: 5.Block 1 SWS Hörsaal C10 08.01 und 08.0 (im
Übungen zur Linearen Algebra II
Blatt 1 Aufgabe 1. Sei V = Mat(n, K) und U V der Untervektorraum der Diagonalmatrizen. Welche Dimension hat der Quotientenvektorraum V/U? Aufgabe 2. Sei G eine Gruppe. Wir betrachten die Relation auf G.
Lineare Strukturgleichungsmodelle (LISREL) Konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA)
Interdisziplinäres Seminar Lineare Strukturgleichungsmodelle (LISREL) Konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA) WS 2008/09 19.11.2008 Julia Schiele und Lucie Wink Dozenten: Prof. Dr. Bühner, Prof. Dr. Küchenhoff
Strukturgleichungsmodelle. Sozialwissenschaften. R.Oldenbourg Verlag München Wien. Von Universitätsprofessor Dr. Jost Reinecke
Strukturgleichungsmodelle in den Sozialwissenschaften Von Universitätsprofessor Dr. Jost Reinecke R.Oldenbourg Verlag München Wien 1 Einleitung 3 2 Die Entwicklung der statistischen Modellbildung mit Strukturgleichungen
β Ζ φ ε = δ δ = + = = = = = ρ ρ γ γ γ γ γ γ γ = = = = = = + + = = = + + = = = = $ σ r ( ) K r = = = O M L r M r r = = O M L r M r r = = = = = = = = ( ) ( ) = ( ) = ± ( ) ( ) = ± ( ) = ± (
Einführung in die Analyse von Strukturgleichungsmodellen mit LISREL 7 und PRELIS unter SPSS
UNIVERSITÄT TRIER UNIVERSITÄTS-RECHENZENTRUM B. Baltes-Götz Einführung in die Analyse von Strukturgleichungsmodellen mit LISREL 7 und PRELIS unter SPSS (2., vollständig überarbeitete Auflage) Vorwort Diese
Wolfgang Irlinger. Kausalmodelle zur Lieferantenbewertung
Wolfgang Irlinger Kausalmodelle zur Lieferantenbewertung GABLER RESEARCH Wolfgang Irlinger Kausalmodelle zur Lieferantenbewertung RESEARCH Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die
KAPITEL 0. Zur Vorbereitung
KAPITEL 0 Zur Vorbereitung 1. Grundbegriffe aus der Mengenlehre Es soll hier kurz auf die aus der Schule teilweise bekannte elementare Mengenlehre eingegangen werden, da wir deren Schreib und Sprechweise
Formelsammlung zum Starterstudium Mathematik
Formelsammlung zum Starterstudium Mathematik Universität des Saarlandes ¼ Version.3 Inhaltsverzeichnis. Potenzgesetze. Vollständige Induktion 3. Betragsgleichungen, Betragsungleichungen 4 4. Folgen und
Faktorenanalyse und Strukturgleichungsmodelle II. VL Forschungsmethoden
Faktorenanalyse und Strukturgleichungsmodelle II VL Forschungsmethoden Outline Fortsetzung Einführung (Likert)-Skalierung Komplexe Modelle Software Karl G. Joreskog VL Forschungsmethoden SEM II (1/23)
Faktorenanalyse und Strukturgleichungsmodelle II. VL Forschungsmethoden
Faktorenanalyse und Strukturgleichungsmodelle II VL Forschungsmethoden Einführung Grundlagen Zwischenfazit Wie sieht die Terminologie aus? Primär interessant: Beziehungen zwischen gemeinsamen Faktoren
1. Grundlegendes in der Geometrie
1. Grundlegendes Geometrie 1. Grundlegendes in der Geometrie 1. 1 Übliche ezeichnungen Punkte bezeichnen wir mit Grossbuchstaben:,,,D,... P 1,P 2,P 3,...,,,... Strecken und deren Masszahl, sowie Geraden
Marketing. Eine managementorientierte Einführung. Bearbeitet von Prof. Dr. Franz-Rudolf Esch, Prof. Dr. Andreas Herrmann, Prof. Dr.
Marketing Eine managementorientierte Einführung Bearbeitet von Prof. Dr. Franz-Rudolf Esch, Prof. Dr. Andreas Herrmann, Prof. Dr. Henrik Sattler 5. Auflage 2017. Buch. XX, 500 S. Kartoniert ISBN 978 3
Tabellen erstellen mit Word 7 Computeria Rorschach. Wir erstellen mit Word 7/10 eigene Tabellen
Tabellen erstellen mit Word 7 Computeria Rorschach Wir erstellen mit Word 7/10 eigene Tabellen Roland Liebing 10.02.2012 Tabellen erstellen mit Word7/10 Wir klicken in der Registerkarte Einfügen auf die
Vorkurs Mathematik 2014
Vorkurs Mathematik 2014 WWU Münster, Fachbereich Mathematik und Informatik PD Dr. K. Halupczok Skript VK0 vom 2.9.2014 VK0: Einführung Denkanstoÿ: Was ist wissenschaftliches Denken? Theorie (Allgemeines)
Faktorenanalyse und Strukturgleichungsmodelle II
Faktorenanalyse und Strukturgleichungsmodelle II VL Forschungsmethoden Outline 1 2 3 4 Karl G. Joreskog VL Forschungsmethoden SEM II (1/23) Identifikation ist Eigenschaft des Modells Was ist Identifikation?
Beispieldokument L Y X/L A T E X
Beispieldokument L Y X/L A T E X Hochschule für angewandte Wissenschaften München Fakultät für angewandte Naturwissenschaften und Mechatronik Studiengang: XXX Manuel Sabbagh Name 2 Name 3 Name 4 Prof.
Textübertragung von Altgriechisch in griechische Punktschrift
Textübertragung von Altgriechisch in griechische Punktschrift Bernward Bitter Korrekturhinweise, Anmerkungen, Verbesserungsvorschläge usw. bitte an: [email protected] Stand: 5. Februar 2012 Inhalt 1 ALLGEMEINES
Methodische Aspekte linearer Strukturgleichungsmodelle Ein Vergleich von kovarianz- und varianzbasierten Kausalanalyseverfahren
Andreas Fuchs Methodische Aspekte linearer Strukturgleichungsmodelle Ein Vergleich von kovarianz- und varianzbasierten Kausalanalyseverfahren l Research Papers on Marketing Strategy No. 2 / 2011 Herausgegeben
Strukturgleichungsmodelle: mit R und lavaan analysieren Kurzeinführung
Strukturgleichungsmodelle: mit R und lavaan analysieren Kurzeinführung Diese Einführung bezieht sich auf die lavaan-version 0.5-11 (Stand Februar 2013). Ältere Versionen verwenden teils abweichende Anweisungen,
Sonderzeichen. HTML Umlaute
Sonderzeichen HTML Umlaute Zeichen Beschreibung Name in HTML Unicode in HTML Ä A Umlaut Ä Ä ä a Umlaut ä ä Ë E Umlaut Ë Ë ë e Umlaut ë ë Ï I Umlaut Ï Ï ï i Umlaut ï ï Ö O Umlaut Ö Ö ö o Umlaut ö ö Ü U
1 Variablen. Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum 0 Universität Basel. Statistik
Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum 0 Universität Basel Statistik Dr. Thomas Zehrt Elementares Rechnen Variablen In vielen Vorlesungen während Ihres Ökonomiestudiums werden Ihnen mathematische Ausdrücke
Effekte der Arbeitszeitgestaltung auf die Work-Life Balance und psychovegetative Beeinträchtigungen
Effekte der Arbeitszeitgestaltung auf die Work-Life Balance und psychovegetative Beeinträchtigungen Anna Wirtz Friedhelm Nachreiner GAWO Gesellschaft für Arbeits-, Wirtschafts- und Organisationspsychologische
Forschungspraktikum Gruppenbezogene Menschenfeindlichkeit. 21. Juni 2007: Pfadanalyse und lineare Strukturgleichungsmodelle
Forschungspraktikum Gruppenbezogene Menschenfeindlichkeit 2. Juni 2007: Pfadanalyse und lineare Strukturgleichungsmodelle In vielen Untersuchungen soll eine komplexere Beziehungsstruktur untersucht werden.
OnlineMathe.de Formeleingabe im LaTeX-Modus
OnlineMathe.de Formeleingabe im LaTeX-Modus Der LaTeX Modus bietet, im Gegensatz zu dem Text Modus, eine viel größere Auswahl an darstellbaren Symbolen und die Möglichkeit innerhalb einer Formel mir Formatierungen
Mathematik, Übungsblätter und L A TEX
Mathematik, Übungsblätter und L A TEX Vierte Veranstaltung Schlüsselkompetenzen für Information Engineering Alexander Holupirek Database and Information Systems Group Department of Computer & Information
Vorlesung Marktforschung
Vorlesung Marktforschung Analyse komplexer Kausalstrukturen Sommersemester 2010 TU Berlin, Lehrstuhl Marketing Prof. Dr. V. Trommsdorff, Sekr. WIL-B-3-1, Wilmersdorfer Straße 148, 10585 Berlin Tel: +49.(0)30.314-29.922,
Jost Reinecke. Strukturgleich ungsmodelle. Sozialwissenschaften. 2., aktualisierte und erweiterte Auflage DE GRUYTER OLDENBOURG
Jost Reinecke Strukturgleich ungsmodelle in den Sozialwissenschaften 2., aktualisierte und erweiterte Auflage DE GRUYTER OLDENBOURG Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 2 Die Entwicklung der statistischen
Strukturgleichungsmodelle
Strukturgleichungsmodelle Seminar: Multivariate Verfahren Dozent: Dr. Thomas Schäfer Dozenten: Bernadette Kloke, Teresa Hastedt, Nadine Markstein Datum: 15.06.2010 Überblick 1. Grundlegendes zum SGM 1.1
Inhaltsverzeichnis. Teil I Grundlagen
Inhaltsverzeichnis Teil I Grundlagen 1 Bedeutung der Strukturgleichungsmodellierung... 3 1.1 Theorie und Sachlogik als Ausgangspunkt... 3 1.2 Empirische Prüfung von Hypothesen: Das Hempel-Oppenheim-Schema..
Meßmodelle und konfirmatorische Faktorenanalyse
Meßmodelle und konfirmatorische Faktorenanalyse Jost Reinecke Universität Bielefeld 28. September 2005 Meßmodelle Die Modellspezifikation Die Identifikation der Modellparameter Restriktionen im Meßmodell
Mathematische Formeln für das Studium an Fachhochschulen
Richard Mohr Mathematische Formeln für das Studium an Fachhochschulen Richard Mohr Mathematische Formeln für das Studium an Fachhochschulen Richard Mohr Mathematische Formeln für das Studium an Fachhochschulen
Wolfgang Irlinger. Kausalmodelle zur Lieferantenbewertung
Wolfgang Irlinger Kausalmodelle zur Lieferantenbewertung GABLER RESEARCH Inhaltsverzeichnis VII Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis Symbolverzeichnis XV XVII
Lineare Algebra für PhysikerInnen
Universität Wien, SS 2015 Lineare Algebra für PhysikerInnen Beispiele für Multiple-Choice-Fragen Punkteschlüssel: [Typ 1 aus 4] und [Typ 3 aus 4]... 0.8 Punkte [Typ 2 aus 4]... 1 Punkt Bei der schriftlichen
Statistik II im Wintersemester 2006/2007
Statistik II im Wintersemester 2006/2007 Themen am 16.1. Multivariate Analysemodelle Multivariate Regression Hauptkomponentenanalyse Faktorenanalyse Lineare Strukturgleichungsmodelle Lernziele: 1. Unterschied
Messung von Kausalmodellen
Universität Hamburg Institut für Industriebetriebslehre und Organisation Industrielles Management Arbeitspapier Nr. 14 Herausgeber: Prof. Dr. K.W. Hansmann Christian Marc Ringle Messung von Kausalmodellen
Multiple Regressionsanalyse - Kurzabriss
Multiple Regressionsanalyse - Kurzabriss Ziele: Schätzung eines Kriteriums aus einer Linearkombination von Prädiktoren Meist zu Screening-Untersuchungen, um den Einfluß von vermuteten Ursachenvariablen
Gruppenvergleiche bei hypothetischen Konstrukten Die Prüfung der Übereinstimmung von Messmodellen mit der Strukturgleichungsmethodik
SFB 649 Discussion Paper 008-04 Gruppenvergleiche bei hypothetischen Konstrukten Die Prüfung der Übereinstimmung von Messmodellen mit der Strukturgleichungsmethodik Dirk Temme* Lutz Hildebrandt* * Humboldt-Universität
Teil I: Eindimensionale Analysis
1. Etwas Logik und Mengenlehre 7 Teil I: Eindimensionale Analysis 1. Etwas Logik und Mengenlehre Bevor wir mit dem eigentlichen Inhalt der Vorlesung beginnen, müssen wir in diesem Kapitel kurz die exakte
Erfolgsfaktoren landwirtschaftlicher Unternehmen mit Marktfruchtbau
Aus dem Institut für Agrar- und Ernährungswissenschaften der Naturwissenschaftlichen Fakultät III Agrar-, Geowissenschaften, Mathematik und Informatik der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg Erfolgsfaktoren
Nikolay Kachakliev Volatilitätsprodukte Eigenschaften, Arten und Bewertungen
Nikolay Kachakliev Volatilitätsprodukte Eigenschaften, Arten und Bewertungen IGEL Verlag Nikolay Kachakliev Volatilitätsprodukte Eigenschaften, Arten und Bewertungen 1.Auflage 2009 ISBN: 978 3 86815 358
Das Modell moderner Organisationsentwicklung
Das Modell moderner Organisationsentwicklung Ariane-Sissy Wagner Das Modell moderner Organisationsentwicklung Theoriegeleitete Strukturgleichungsmodellierung ausgewählter Modellbestandteile Ariane-Sissy
Übungen zur Vorlesung Lineare Algebra I
Blatt 1 Aufgabe 1. Seien r, s zwei Zahlen. (i) Drücken Sie die Diskriminante der quadratischen Gleichung in Abhängigkeit von r, s aus. (X r)(x s) = 0 (ii) Wie ändert sich die Diskriminante der quadratischen
LISREL-EINFÜHRUNG Skript zur Lehrveranstaltung
LISREL-EINFÜHRUNG Skript zur Lehrveranstaltung Dr. Lars Satow FU BERLIN mit Unterstützung von Seminarteilnehmern Das Skript ist auch im WWW erhältlich: www.drsatow.de Inhalt EINLEITUNG... 2 LISREL... 2
Mplus: Eine kurze Einführung
Mplus: Eine kurze Einführung 1 Benutzung Mplus ist ein syntaxbasiertes Programm. Beim Aufrufen von Mplus erhält man daher zuerst ein leeres Blatt zum Schreiben von Mplus-Programmanweisungen. Die Analyse
Mechanik-Fragen 2003
Mechanik-Fragen 2003 1. Welche physikalischen Grundgrößen gibt es und wie sind deren Maßeinheiten definiert? Meter m Längeneinheit Kilogramm kg Masseneinheit Sekunde s Zeiteinheit Kelvin K Einheit der
Bewegen und Spielen an und mit Geräten / Theo Landrichinger - 41/44 -
BEISPIELE FÜR GERÄTEANORDNUNGEN Bewegen und Spielen an und mit Geräten / Theo Landrichinger - 40/44 - Bewegen und Spielen an und mit Geräten / Theo Landrichinger - 41/44 - Knoten Alle Geräte speziell Langbänke
Dimensionale Methoden: Hauptkomponentenanalyse (HKA) und Faktorenanalyse (FA)
Dimensionale Methoden: Hauptkomponentenanalyse (HKA) und Faktorenanalyse (FA) 1 HKA und FA: das Problem Beispiel: Supermärkte: Welches sind die Hauptattribute von Supermärkten? (637 Kunden beurteilen Attribute
Strukturgleichungsmodellierung
Rolf Weiber Daniel Mühlhaus Strukturgleichungsmodellierung Eine anwendungsorientierte Einführung in die Kausalanalyse mit Hilfe von AMOS, SmartPLS und SPSS ^J Springer ABKÜRZUNGS- UND SYMBOL VERZEICHNIS
Hypothesentests mit SPSS
Beispiel für eine zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung auf einem Faktor (univariate Lösung) Daten: POKIII_AG4_V06.SAV Hypothese: Die physische Attraktivität der Bildperson und das Geschlecht
Struktur- gleichungs- modelle. Isabelle Koschek, Franziska Loth, Pia Schuster Multivariate Analysemethoden 5. Juni 2012 Dozent: Dr.
Struktur- gleichungs- modelle Isabelle Koschek, Franziska Loth, Pia Schuster Multivariate Analysemethoden 5. Juni 2012 Dozent: Dr. Schäfer Gliederung I. Einordnung in den Gesamtzusammenhang II. Eigene
6.1 Definition der multivariaten Normalverteilung
Kapitel 6 Die multivariate Normalverteilung Wir hatten die multivariate Normalverteilung bereits in Abschnitt 2.3 kurz eingeführt. Wir werden sie jetzt etwas gründlicher behandeln, da die Schätzung ihrer
7 Diracs Bracket-Notation
7 Diracs Bracket-Notation 71 Entwicklungen nach Eigenfunktionen 711 Oszillator-Eigenfunktionen Die Oszillator-Eigenfunktionen Φ n (x), Φ n (x) = N n H ( x) n e x 2 /2a 2, N n = a 1 2 n n! πa (n = 0, 1,
Einführung zur Vorlesung Mathematik für Physiker I
Einführung zur Vorlesung Mathematik für Physiker I Volker Bach FB Mathematik; Johannes Gutenberg-Universität; D-55099 Mainz; Germany; email: [email protected] WS 2009/10 Vorwort In diesen Tagen
Strukturgleichungsmodellierung
Strukturgleichungsmodellierung FoV Methodenlehre FSU-Jena Dipl.-Psych. Norman Rose Parameterschätzung, Modelltest & Fit Indizes bei SEM Forschungsorientierte Vertiefung - Methodenlehre Dipl.-Psych. Norman
Grundzüge der Faktorenanalyse
SEITE Grundzüge der Faktorenanalyse Bei der Faktorenanalyse handelt es sich um ein Verfahren, mehrere Variablen durch möglichst wenige gemeinsame, hinter ihnen stehende Faktoren zu beschreiben. Beispiel:
Theorem 19 Sei (X 1,X 2 ) T ein normalverteilter Zufallsvektor. Dann gilt: λ U (X 1,X 2 ) = λ L (X 1,X 2 ) = 0.
Theorem 19 Sei (X 1,X 2 ) T ein normalverteilter Zufallsvektor. Dann gilt: λ U (X 1,X 2 ) = λ L (X 1,X 2 ) = 0. Korollar 2 Sei (X 1,X 2 ) T ein Zufallsvektor mit stetigen Randverteilungen und einer Gauss
Evaluation und Forschungsmethodik
Evaluation und Forschungsmethodik Wozu gibt es Disparitäten? Was für Effektstärken gibt es? Metaanalyse woher kommen sie? CHI-Quadrat bei Faktoranalyse stat. Regression partielle Korrelation MR was ist
Reelle Zufallsvariablen
Kapitel 3 eelle Zufallsvariablen 3. Verteilungsfunktionen esultat aus der Maßtheorie: Zwischen der Menge aller W-Maße auf B, nennen wir sie W B ), und der Menge aller Verteilungsfunktionen auf, nennen
Korrelationsmatrix. Statistische Bindungen zwischen den N Zufallsgrößen werden durch die Korrelationsmatrix vollständig beschrieben:
Korrelationsmatrix Bisher wurden nur statistische Bindungen zwischen zwei (skalaren) Zufallsgrößen betrachtet. Für den allgemeineren Fall einer Zufallsgröße mit N Dimensionen bietet sich zweckmäßiger Weise
Wiederholung von Linearer Algebra und Differentialrechnung im R n
Wiederholung von Linearer Algebra und Differentialrechnung im R n 1 Lineare Algebra 11 Matrizen Notation: Vektor x R n : x = x 1 x n = (x i ) n i=1, mit den Komponenten x i, i {1,, n} zugehörige Indexmenge:
B Tastatur, Schriftzeichen, Beschleuniger
1 Copyright 1994, 1996 by Axel T. Schreiner. All Rights Reserved. B Tastatur, Schriftzeichen, Beschleuniger Je nach Plattform verwendet OPENSTEP verschiedene Tastaturen. Trotzdem sind überall alle Zeichen
Musterlösung. Modulklausur Multivariate Verfahren
Musterlösung Modulklausur 31821 Multivariate Verfahren 27. März 2015 Aufgabe 1 Kennzeichnen Sie die folgenden Aussagen über die beiden Zufallsvektoren ([ ] [ ]) ([ ] [ ]) 2 1 0 1 25 2 x 1 N, x 3 0 1 2
Multivariate Verfahren
Multivariate Verfahren Oliver Muthmann 31. Mai 2007 Gliederung 1 Einführung 2 Varianzanalyse (MANOVA) 3 Regressionsanalyse 4 Faktorenanalyse Hauptkomponentenanalyse 5 Clusteranalyse 6 Zusammenfassung Komplexe
Das ABC der Physik. a Beschleunigung Größe lat. accelerare = beschleunigen lat. celer = schnell
Das ABC der Physik Buchstabe Bedeutung Art Herkunft A Ampere SI-Einheit André-Marie Ampère (F, 1775 1836). Die Einheit Ampere wird ohne Akzent geschrieben. A Flächeninhalt Größe lat. area = Grundfläche
Die Technik und Logik von linearen Strukturgleichungsmodellen
Die Technik und Logik von linearen Strukturgleichungsmodellen Empfehlenswerte Einführungen in die Arbeit mit Strukturgleichungsmodellen ( structural equation modeling ) finden sich in Byrne (1994) (spezifisch
Lineare Algebra I (WS 12/13)
Lineare Algebra I (WS 12/13) Bernhard Hanke Universität Augsburg 17.10.2012 Bernhard Hanke 1 / 9 Wir beschreiben den folgenden Algorithmus zur Lösung linearer Gleichungssysteme, das sogenannte Gaußsche
SMS Zeichensatz GSM 7-Bit (GSM 03.38)
SMS Zeichensatz GSM 7-Bit (GSM 03.38) Version 1.0 08.03.2010 Web: http://www.sms-expert.de Der Zeichensatz GSM 7-Bit (GSM 03.38) ist der Standardzeichensatz für Kurznachrichten. In diesem Dokument finden
Vektoren und Matrizen
Vektoren und Matrizen Die multivariate Statistik behandelt statistische Eigenschaften und Zusammenhänge mehrerer Variablen, im Gegensatz zu univariaten Statistik, die in der Regel nur eine Variable untersucht.
Definition 1.2. Eine kontinuierliche Gruppe mit einer endlichen Menge an Parametern heißt endliche kontinuierliche Gruppe. x cosξ sinξ y sinξ cosξ
8 Gruppentheorie 1 Lie-Gruppen 1.1 Endliche kontinuierliche Gruppe Definition 1.1. Eine Menge G mit einer Verknüpfung m heißt Gruppe, falls folgende Axiome erfüllt sind: (i) Die Operation m, genannt Multiplikation,
