Datenanalyse mit Mplus: Eine anwendungsorientierte by Christian Geiser

By Christian Geiser

Strukturgleichungsmodelle gehören mittlerweile zu den etablierten statistischen Methoden in den Sozialwissenschaften und eignen sich für die Beantwortung einer Vielzahl von Fragestellungen. Das Analyseprogramm Mplus erfreut sich als eines der aktuellsten, flexibelsten und anwenderfreundlichsten Statistikprogrammen zunehmender Beliebtheit.
Praxisnah, mit zahlreichen Beispielen, Probedatensätzen und Abbildungen führt der Autor Schritt für Schritt in die Grundlagen der Handhabung von Mplus ein. Dabei werden nicht nur Strukturgleichungsmodelle für quer- und längsschnittliche Auswertungen, sondern auch Mehrebenenmodelle und Latent-Class-Analysen besprochen.

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2003). Der Intercept-Term ist folglich bei zentrierten unabhängigen Variablen als vorhergesagter Kriteriumswert für Personen mit mittleren Ausprägungen auf der oder den Prädiktorvariablen sinnvoll interpretierbar. Eine besonders wichtige Rolle spielt die Zentrierung in der moderierten Regression (siehe Aiken & West, 1991) sowie bei Mehrebenenregressionsanalysen (vgl. Kapitel 5). In Mplus kann eine Zentrierung sehr einfach durchgeführt werden, indem im variableBefehl zusätzlich der Unterbefehl centering aufgenommen wird.

Dieser Wert gibt den kft_q1-Wert an, den man für eine Person mit einem durchschnittlichen kft_n1-Wert erwartet (er entspricht genau dem kft_q1-Mittelwert). Die dritte Zeile der MODEL RESULTS Tabelle liefert uns die unstandardisierte Residualvarianz (geschätzte Varianz der Fehlervariable ε ). Diese beträgt hier 9,652. Inhaltlich bedeutsam wird dieser Wert, wenn wir ihn zu der beobachteten Varianz der abhängigen Variable (Varianz von kft_q1) in Beziehung setzen. Diese beobachtete Kriteriumsvarianz finden wir im oberen Teil des Outputs unter sample statistics (abzulesen aus der Hauptdiagonalen der Kovarianzmatrix).

998 Achtung: Die covariance coverage gibt nicht die tatsächlichen Werte der Kovarianzen zwischen den Variablen an, sondern gibt nur Auskunft über die Datengrundlage, die zu deren Berechnung verfügbar ist. Die tatsächlich geschätzten Kovarianzen erhalten wir weiter unten unter der Rubrik estimated sample statistics. h. 1 Einlesen von Individualdaten (Rohdaten) 33 statistics). Diese Statistiken wurden mit Hilfe des FIML-Verfahrens geschätzt. Dadurch sind die Statistiken nicht eins-zu-eins mit in SPSS berechneten Statistiken vergleichbar.

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