Dieser Kurs kombiniert die Theorie individueller und durchschnittlicher kausaler Effekte im Sinne von J. Neyman and D. B. Rubin mit den statistischen Verfahren von Strukturgleichungsmodellen. Alle behandelten Designs und Analyseverfahren zielen darauf ab, dass wir etwas über individuelle, bedingte oder durchschnittliche kausale Effekte lernen. Im Gegensatz zu anderen Kursen, die varianzanalytischen Modelle verwenden, kommen in diesem Kurs ausschließlich Strukturgleichungsmodelle (mit oder ohne latente Variablen) zur Anwendung. Es wird gezeigt, dass wir dabei nicht nur bedingte und durchschnittliche kausale Effekte schätzen und testen können, sondern auch individuelle kausale Effekte bzw. deren Varianz und Kovarianzen mit anderen Variablen.
Dieser Kurs ist eine Synthese verschiedener Traditionen der Methodenlehre: Des Neyman-Rubin Ansatzes kausaler Effekte, der Campbellschen Tradition des Quasi-Experiments und der Internen Validität, Strukturgleichungsmodelle, insbesondere der State-Trait Modellierung, Modellierung mit latenten Veränderungsvariablen und Wachstumskurvenmodellen.
Obwohl dieser Workshop keine Erfahrung und Wissen über Strukturgleichungsmodelle voraussetzt, empfehlen wir diesen Workshop nicht als eine erste Einführung in Strukturgleichungsmodelle. Zu diesem Zweck sei auf den Workshop "Erste Einführung in die Analyse von Strukturgleichungsmodellen mit LISREL" vom November 2005 hingewiesen bzw. auf den Kurs "Theorien Psychometrischer Tests I" vom WS 06/07. Beide sind auf unserer Website und auf DVDs verfügbar.
Der Workshop, "Einführung in die Analyse kausaler Effekte mit EffectLite, LISREL und Mplus" richtet sind an diejenigen, die an der Datenanalyse in experimentellen und quasi-experimentellen Studien interessiert sind, die manifeste oder latente, qualitative oder quantitative Kovariaten (Vortests, Geschlecht, etc.), eine qualitative Treatmentvariable und eine oder mehrere manifeste oder latente, quantitative Outcomevariablen beinhalten. EffectLite analysiert eine verallgemeinerte multivariate Varianz- und Kovarianzanalyse. EffectLite erzeugt Mplus bzw. LISREL Input files, liest und interpretiert die Ergebnisse, berechnet einige extra Statistiken und produziert ein Output file mit den wichtigsten Ergebnissen. Dabei wird im univariaten Fall mit einer einzigen Outcomevariablen weder Varianzhomogenität, noch im multivariaten Fall mit mehreren Outcomevariablen die Gleichheit der Kovarianzmatrizen zwischen den Treatmentgruppen vorausgesetzt. EffectLite ermöglicht die Analyse von Mittelwertsunterschiede zwischen Gruppen bzgl. (a) mehrerer manifester Outcomevariablen, (b) einer oder mehrerer latenter Outcomevariablen und (c) einer Mischung beider Arten von Variablen.
Die Ergebnisse schließen die Schätzung von bedingten und durchschnittlichen Effekten unter Berücksichtigung manifester Kovariaten, latenter Kovariaten, sowie einer Mischung beider Arten von Kovariaten ein. Die Kovariaten können auch qualitativ sein. In diesem Fall schätzen und testen wir auch den Haupteffekt des Treatmentfaktors in einem nonorthogonalen varianzanalytischen Design.
Im Workshop wird die Theorie individueller und durchschnittlicher kausaler dargestellt, es wird gezeigt, wie man EffectLite, Mplus und LISREL für diese Art von Modellen verwendet und wie man mit Mplus und LISREL Modelle mit individuellen kausalen Effekten analysiert.
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Lisrel-Versionen, die vor dem 29. August 2007 kompiliert wurden, enthalten einen Fehler in der FIML Option für Mehrgruppen-Analysen. Hier können Sie eine aktualisierte Version der ausführbaren Programmdatei lisrel88s.exe für die Studentenversion von Lisrel 8.8 herunterladen, welche diesen Fehler nicht enthält. Wenn Sie eine aktualisierte Version der ausführbaren Programmdatei lisrel88.exe für die Vollversion von Lisrel haben möchten, so kontaktieren Sie bitte den technischen Support von Scientific Software International, Inc.
Einführung in die Analyse kausaler Effekte mit EffectLite, LISREL und Mplus
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