Lineare Modelle zur Analyse von Paneldaten

1 Statistische Modellbildung für Paneldaten.- 1.1 Allgemeine Bemerkungen.- 1.2 Fehlspezifikation im linearen Modell.- 1.3 Dynamik und unbeobachtete Heterogenität.- 1.4 Modellklassen zur Analyse von Paneldaten.- 1.5 Wahl des Beispieldatensatzes und der Analyseprogramme.- 2 Schätzung von Kovarianzstrukturmodellen.- 2.1 Modellformulierung.- 2.2 Pseudo-Maximum-Likelihood-Schätzung.- 2.3 Schätzung aus Mittelwertmodellen.- 2.4 Das Instrumentvariablenprinzip.- 3 Beschreibung des Beispieldatensatzes.- 4 Behandlung fehlender Daten.- 4.1 Statistische Voraussetzungen.- 4.2 Schätzung der Erwartungswerte und der Kovarianzmatrix bei fehlenden Daten.- 5 Statische Modelle.- 5.1 Einfache statische Modelle.- 5.2 Statische Modelle mit unbeobachteten unabhängigen Variablen.- 5.3 Statische Modelle mit Autokorrelation.- 6 Statische Modelle mit latenten Variablen.- 6.1 Einfache statische Modelle mit latenten Variablen.- 6.2 Statische latente Variablenmodelle mit unbeobachteten unabhängigen Variablen.- 6.3 Latente Variablenmodelle mit Autokorrelation der Fehler im Strukturgleichungsmodell.- 7 Dynamische Modelle.- 7.1 Einfache dynamische Modelle.- 7.2 Dynamische Modelle mit unbeobachteten unabhängigen Variablen.- 7.3 Analyse von Paneldaten mit ungleichen Wellenabständen.- 8 Dynamische Modelle mit latenten Variablen.- 8.1 Einfache dynamische latente Variablenmodelle.- 8.2 Dynamische latente Variablenmodelle mit unbeobachten unabhängigen Variablen.- 8.3 Erweiterung auf mehr als drei Wellen.- 9 Modelle zur Analyse von zensierten, dichotomen und ordinalen Paneldaten.- 9.1 Einleitung.- 9.2 Muthén's LISCOMP-Modell.- 9.3 Sequentialschätzung im LISCOMP-Modell.- 9.4 Empirisches Beispiel.- 9.5 Schlußbemerkungen.- Anhang: Datensatz.- Literatur.- Sachindex.