
Datenanalyse mit Mplus
Eine anwendungsorientierte Einführung
Christian Geiser(Author)
VS Verlag für Sozialwissenschaften
2nd Edition
Published on 29. July 2011
Book
Paperback/Softback
300 pages
978-3-531-18002-1 (ISBN)
Description
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 Statistikprogramme zunehmender Beliebtheit.
Praxisnah, mit zahlreichen Beispielen, Probedatensätzen und Abbildungen führt der Autor Schritt für Schritt in die Grundlagen der Handhabung von Mplus (Version 5) ein, und beschreibt die Anwendung grundlegender Analyseverfahren. Dabei werden nicht nur konventionelle Strukturgleichungsmodelle, sondern auch Strukturgleichungsmodelle der Veränderungsmessung sowie Mehrebenenregressionsmodelle und Latent-Class-Analysen besprochen.
Praxisnah, mit zahlreichen Beispielen, Probedatensätzen und Abbildungen führt der Autor Schritt für Schritt in die Grundlagen der Handhabung von Mplus (Version 5) ein, und beschreibt die Anwendung grundlegender Analyseverfahren. Dabei werden nicht nur konventionelle Strukturgleichungsmodelle, sondern auch Strukturgleichungsmodelle der Veränderungsmessung sowie Mehrebenenregressionsmodelle und Latent-Class-Analysen besprochen.
More details
Edition
2., durchges. Aufl. 2011
Language
German
Place of publication
Wiesbaden
Germany
Product notice
Paperback (trade)
Unsewn / adhesive bound
Illustrations
4
95 s/w Abbildungen, 4 s/w Tabellen
Bibliography; 4 Tables, black and white; 95 Illustrations, black and white
Dimensions
Height: 24 cm
Width: 16.8 cm
ISBN-13
978-3-531-18002-1 (9783531180021)
DOI
10.1007/978-3-531-93192-0
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Person
Dr. Christian Geiser ist Assistenzprofessor für Quantitative Methoden der Psychologie an der Arizona State University, USA.
Content
Was sind lineare Strukturgleichungsmodelle? - Was ist Mplus? - Datenaufbereitung in SPSS - Einlesen von Daten in Mplus - Regressionsanalysen - Konfirmatorische Faktorenanalysen - Veränderungsmessung - Mehrebenenregressionsmodelle - Latent-Class-Analyse