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Titlebook: Datenanalyse mit Mplus; Eine anwendungsorien Christian Geiser Textbook 20101st edition VS Verlag f?r Sozialwissenschaften | Springer Fachme

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 17:20:00 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Datenanalyse mit Mplus
副標(biāo)題Eine anwendungsorien
編輯Christian Geiser
視頻videohttp://file.papertrans.cn/264/263603/263603.mp4
概述Die erste Einführung in das popul?re Analyseprogramm
圖書封面Titlebook: Datenanalyse mit Mplus; Eine anwendungsorien Christian Geiser Textbook 20101st edition VS Verlag f?r Sozialwissenschaften | Springer Fachme
描述Strukturgleichungsmodelle geh?ren 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, Probedatens?tzen und Abbildungen führt der Autor Schritt für Schritt in die Grundlagen der Handhabung von Mplus ein. Dabei werden nicht nur Strukturgleichungsmodelle für quer- und l?ngsschnittliche Auswertungen, sondern auch Mehrebenenmodelle und Latent-Class-Analysen besprochen.
出版日期Textbook 20101st edition
關(guān)鍵詞Computerprogramm; Datenanalyse; Datenaufbereitung; Faktorenanalyse; Mplus; Pfadanalyse; Regressionsanalyse
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-531-92042-9
isbn_ebook978-3-531-92042-9
copyrightVS Verlag f?r Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wiesbaden 2010
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書目名稱Datenanalyse mit Mplus影響因子(影響力)




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 22:48:58 | 只看該作者
Einlesen von Daten in Mplus, für die berichteten Analysen (z.B. Pfadoder Strukturgleichungsanalysen) darstellen, mit angegeben (wohingegen die Rohdaten nur selten verfügbar gemacht werden). Für viele Arten von linearen Strukturgleichungsmodellen ist es nicht unbedingt erforderlich, Individualdaten zu analysieren (obwohl Indivi
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 01:44:39 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 05:20:48 | 只看該作者
Einlesen von Daten in Mplus,te ist in der Praxis wohl die H?ufigste. Hierbei werden Rohdaten verwendet, d.h. sogenannte . (.). In Individualdatens?tzen hat jede Person auf jeder Variable einen Wert (oder ggf. einen fehlenden Wert), so wie dies z.B. im KFT-Datensatz (siehe Abb. 1.15) der Fall ist. Die zweite Variante bezieht si
5#
發(fā)表于 2025-3-22 12:00:31 | 只看該作者
6#
發(fā)表于 2025-3-22 14:08:51 | 只看該作者
,Strukturgleichungsmodelle der Ver?nderungsmessung,hen Flexibilit?t bei der Modellierung komplexer Zusammenh?nge und durch die M?glichkeit, Messfehlereinflüsse zu berücksichtigen, auch hervorragend zur Auswertung von L?ngsschnittdaten (Messwiederholungsdesigns) an. In den folgenden Abschnitten wird die Spezifikation und Analyse fünf verschiedener Kl
7#
發(fā)表于 2025-3-22 20:57:27 | 只看該作者
Mehrebenenregressionsmodelle,egt in Untersuchungen mit Schülern h?ufig eine hierarchische Struktur vor, und zwar dann, wenn in der gezogenen Stichprobe die Schüler in Schulklassen ?geschachtelt“ (man sagt auch .) sind. Man unterscheidet in diesem Zusammenhang zwischen . und .. Im Schülerbeispiel stellen die Schüler die Level-1-
8#
發(fā)表于 2025-3-22 21:38:36 | 只看該作者
Latent-Class-Analyse,pen (?latente Klassen“) eingesetzt werden kann. Ausgangspunkt für die Klassifizierung sind die beobachteten Antwortmuster von Personen über eine Reihe von kategorialen (nominalen oder ordinalen) Test- oder Fragebogenitems (z.B. Intelligenztestaufgabe gel?st/nicht gel?st; Symptom vorhanden ja/nein; F
9#
發(fā)表于 2025-3-23 02:27:17 | 只看該作者
Lineare Strukturgleichungsmodelle,plen unabh?ngigen Variablen untersucht werden. Variablen, die dabei ausschlie?lich als unabh?ngige Variablen fungieren, bezeichnet man als . Variablen, da sie im Modell nicht durch andere Variablen erkl?rt werden. Zwischen exogenen Variablen werden ggf. ungerichtete Zusammenh?nge, d.h. Kovarianzen bzw. Korrelationen, modelliert.
10#
發(fā)表于 2025-3-23 09:36:45 | 只看該作者
Mehrebenenregressionsmodelle,Einheiten (Einheiten der unteren Ebene, der sog. .) und die Schulklassen die übergeordneten Level-2-Einheiten (Einheiten der .) dar. Je nach Untersuchungsdesign k?nnen weitere übergeordnete Ebenen (z.B. Schulen, Stadtteile, Gemeinden, Kreise, Bundesl?nder, usw.) hinzukommen. In unserer Betrachtung werden wir uns jedoch auf zwei Ebenen beschr?nken.
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