Einführung in lineare Strukturgleichungsmodelle mit Stata
Autor Julian Aichholzerde Limba Germană Paperback – 30 mar 2017
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Specificații
ISBN-13: 9783658166694
ISBN-10: 365816669X
Pagini: 185
Ilustrații: XIII, 185 S. 23 Abb., 18 Abb. in Farbe.
Dimensiuni: 148 x 210 x 11 mm
Greutate: 0.25 kg
Ediția:1. Aufl. 2017
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer VS
Locul publicării:Wiesbaden, Germany
ISBN-10: 365816669X
Pagini: 185
Ilustrații: XIII, 185 S. 23 Abb., 18 Abb. in Farbe.
Dimensiuni: 148 x 210 x 11 mm
Greutate: 0.25 kg
Ediția:1. Aufl. 2017
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer VS
Locul publicării:Wiesbaden, Germany
Cuprins
Warum Strukturgleichungsmodelle anwenden?.- Grundlagen in Stata.- Grundlagen für Strukturgleichungsmodelle.-Strukturmodell: Kausalhypothesen als Pfadmodell.- Messmodell: Indikator-Konstrukt-Beziehung und Messfehler.-Faktorenanalyse: Messmodell latenter Variablen in SEM.- Zusammenfassung: Das vollständige SEM.- Grundlagen der Modellschätzung in SEM.- Modellbewertung und Ergebnispräsentation.- Anwendungsbeispiele von SEM mit Stata.- Rückblick und Ausblick.
Notă biografică
Dr. Julian Aichholzer ist Mitarbeiter am Institut für Staatswissenschaft der Universität Wien.
Textul de pe ultima copertă
Ziele dieses Lehrbuches sind eine verständliche Einführung in wesentliche Konzepte und statistische Grundlagen linearer Strukturgleichungsmodelle (SEM) sowie die didaktische Vermittlung und deren praktische Umsetzung mittels der Statistik-Software „Stata“. Die Software Stata ist heute neben SPSS und R eine der weitest verbreiteten Statistik-Software-Pakete in den Sozial-, Verhaltens- und Wirtschaftswissenschaften. Die didaktische Vermittlung von SEM mittels Stata eignet sich auf Grund der (vergleichsweise) einfachen Syntax-Sprache und der Einbettung in eine Software-Umgebung zur nutzerfreundlichen Datenaufbereitung als auch -analyse.
•Warum Strukturgleichungsmodelle anwenden?
Der Inhalt
•Grundlagen in Stata
•Grundlagen für Strukturgleichungsmodelle
•Strukturmodell: Kausalhypothesen als Pfadmodell
•Messmodell: Indikator-Konstrukt-Beziehung und Messfehler
•Faktorenanalyse: Messmodell latenterVariablen in SEM
•Zusammenfassung: Das vollständige SEM
•Grundlagen der Modellschätzung in SEM
•Modellbewertung und Ergebnispräsentation
•Anwendungsbeispiele von SEM mit Stata
•Rückblick und Ausblick
Die Zielgruppen
•Studierende und Lehrende der Sozial- und Verhaltenswissenschaften mit dem Schwerpunkt Statistik und Methodenlehre
•Studierende, Lehrende und Praktiker aus den Bereichen Marketing und Marktforschung
Der Autor
Dr. Julian Aichholzer ist Mitarbeiter am Institut für Staatswissenschaft der Universität Wien.
Caracteristici
SEM als zentraler Gegenstand quantitativ-empirischer Forschung Grundlegende Einführung in die Theorie Konkrete Anwendung für die Praxis mit Stata Includes supplementary material: sn.pub/extras