
Advanced Multivariate Data Analysis with Mplus
Springer (Publisher)
Published on 23. October 2021
Book
Paperback/Softback
300 pages
978-3-531-16604-9 (ISBN)
Description
Der zweite Band von "Datenanalyse mit Mplus" wendet sich an fortgeschrittene Anwender, die über solides statistisches Hintergrundwissen und erste Mplus-Kenntnisse verfügen. Wie geht man mit ordinalen oder dichtomen Variablen um? Wie mit einer Verletzung der Nomalverteilungsannahme? In vielen Forschungskontexten steht die Betrachtung mehrerer Gruppen im Vordergrund, andernorts sucht man nach Modellen zur Kombination von Strukturgleichungs-, Mehrebenen- und Latent-Class-Modellen. Darüber hinaus setzen Forscher verstärkt moderne Methoden zum Umgang mit fehlenden Daten sowie Stichproben- und Teststärkeplanung ein. Diese und weitere Fragen werden praxisnah und Schritt für Schritt erläutert.
More details
Edition
1st ed. 2022
Language
English
Place of publication
Wiesbaden
Germany
Publishing group
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Target group
Professional and scholarly
Illustrations
biography
Dimensions
Height: 24 cm
Width: 16.8 cm
ISBN-13
978-3-531-16604-9 (9783531166049)
Schweitzer Classification
Persons
Dr. Christian Geiser is Assistant Professor for quantitive methods of psychology at the Arizona State University, USA.
Claudia Crayen is research assistant for psychological methods and evaluation at the Freie Universität Berlin, Germany.
Craig Enders, Ph.D., is Associate Professor for quantitative methods of psychology at the Arizona State University, USA.
Claudia Crayen is research assistant for psychological methods and evaluation at the Freie Universität Berlin, Germany.
Craig Enders, Ph.D., is Associate Professor for quantitative methods of psychology at the Arizona State University, USA.
Content
Korrekte Behandlung ordinaler und dichotomer Variablen als Indikatoren für Strukturgleichungsmodelle in Mplus - Ermittlung von Verletzungen der Normalverteilungsannahme und Anwednung alternativr robuster Schätzverfahren und Bootstrapping-Methoden - Analyse von Mehrebenenstrukturgleichungsmodellen - Durchführung von Multigruppenanalysen - Analyse von Mischverteilungs-Strukturgleichungsmodellen - Behandlung fehlender Werte gemäß Multiple-Imputation und Full-Information-Maximum-Likelihood-Schätzverfahren - Durchführung von Monte-Carlo-Simulationsstudien