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In den Sozialwissenschaften hat man es häufig mit Sachverhalten zu tun, die einen hohen Grad an Komplexität aufweisen und sich daher nicht einfach durch eine Variable angemessen erfassen lassen. Beispiele sind Einstellungen oder Wertorientierungen. In der empirischen Forschung müssen solche nicht direkt beobachtbare Sachverhalte (latente Variablen) in einzelnen manifesten Variablen zerlegt werden, von denen angenommen wird, dass sie gemeinsam den Sachverhalt angemessen erfassen. In dieser Veranstaltung werden zunächst statistische Modelle zur Analyse der Beziehungen der latenten Variablen mit den manifesten Variablen vorgestellt (explorative und konfirmatorische Faktorenanalyse) und anhand sozialwissenschaftlicher Fragestellungen analysiert. Darauf aufbauend wird ein Verfahren zur Analyse komplexer Zusammenhänge zwischen latenten Variablen untereinander und zwischen latenten Variablen und deren Indikatoren behandelt. Dieses Modell wird allgemein als lineare Strukturgleichungsmodelle bezeichnet. In diesem statistischen Verfahren sind die Grundgedanken der Faktorenanalyse und der Regressionsanalyse in einem eigenständigen Verfahren vereint. Während erste Methode eine Operationalisierung latenten Variablen durch beobachtete Indikatoren vornimmt, untersucht letztere die Stärke des Zusammenhangs zwischen einer abhängigen und einer oder mehrerer unabhängigen Variablen. Durch die Kombination der beiden Ansätze in einem Modell wird es möglich, Hypothesen über komplexe Beziehungen zwischen latenten Variablen zu formulieren und sie in der Gesamtheit in Form eines theoretischen Pfadmodells unter Berücksichtigung von Meßfehlern anhand der empirischen Daten zu überprüfen. Das Verfahren wird unter Verwendung einiger ausgewählter Forschungsfragen illustriert und unter Verwendung einschlägiger Computerprogramme (LISREL, EQS) analysiert. |
Literatur |
Literatur:
Bollen, K.A. (1989), Structural equations with latent variables, New York: Wiley.
Kaplan, D. (2000), Structural equation modelling, New York: Sage
Reinecke, J. (2005), Strukturgleichungsmodelle in den Sozialwissenschaften, München: Oldenbourg |
Bemerkung |
geöffnet für Dipl. Sowi |
Voraussetzungen |
Besuch der Veranstaltung Multivariate statistische Analyseverfahren, EDV-gestützte Datananalyse |
Leistungsnachweis |
Studien-/Prüfungsleistung: Hausarbeit
Credits: 6 ECTS-Credits |