Die folgenden Links führen aus den jeweiligen lokalen Bibliotheken zum Volltext:
Alternativ können Sie versuchen, selbst über Ihren lokalen Bibliothekskatalog auf das gewünschte Dokument zuzugreifen.
Bei Zugriffsproblemen kontaktieren Sie uns gern.
13 Ergebnisse
Sortierung:
In: Methodology in the social sciences
Cover -- Half Title Page -- Series Page -- Title Page -- Copyright -- Series Editor's Note -- Preface -- Brief Contents -- List of Abbreviations -- Guide to Statistical Symbols -- 1. A Measurement Theoretical Framework for Longitudinal Data: Introduction to Latent State-Trait Theory -- 2. Single-Factor Longitudinal Models for Single-Indicator Data -- 3. Multifactor Longitudinal Models for Single-Indicator Data -- 4. Latent State Models and Measurement Equivalence Testing in Longitudinal Studies -- 5. Multiple-Indicator Longitudinal Models -- 6. Modeling Intensive Longitudinal Data -- 7. Missing Data Handling -- 8. How to Choose between Models and Report the Results -- Extended Contents -- List of Abbreviations -- Guide to Statistical Symbols -- 1. A Measurement Theoretical Framework for Longitudinal Data: Introduction to Latent State-Trait Theory -- 1.1 Introduction -- 1.2 Latent State-Trait Theory -- 1.2.1 Introduction -- 1.2.2 Basic Idea -- 1.2.3 Random Experiment -- 1.2.4 Variables in LST-R Theory -- BOX 1.1. Key Concepts and Definitions in CTT -- 1.2.5 Properties -- 1.2.6 Coefficients -- BOX 1.2. Properties of the Latent Variables in LST-R Theory -- 1.3 Chapter Summary -- 1.4 Recommended Readings -- 2. Single-Factor Longitudinal Models for Single-Indicator Data -- 2.1 Introduction -- 2.2 The Random Intercept Model -- 2.2.1 Introduction -- 2.2.2 Model Description -- BOX 2.1. Available Information, Model Degrees of Freedom, and Model Identification in Single-Indicator Longitudinal Designs -- BOX 2.2. Defining the Random Intercept Model Based on LST-R Theory -- 2.2.3 Variance Decomposition and Reliability Coefficient -- 2.2.4 Mplus Application -- BOX 2.3. Model Fit Assessment and Model Comparisons -- 2.2.5 Summary -- 2.3 The Random and Fixed Intercepts Model -- 2.3.1 Introduction -- 2.3.2 Model Description.
In: Methodology in the Social Sciences
A practical introduction to using Mplus for the analysis of multivariate data, this volume provides step-by-step guidance, complete with real data examples, numerous screen shots, and output excerpts. The author shows how to prepare a data set for import in Mplus using SPSS. He explains how to specify different types of models in Mplus syntax and address typical caveats--for example, assessing measurement invariance in longitudinal SEMs. Coverage includes path and factor analytic models as well as mediational, longitudinal, multilevel, and latent class models. Specific programming tips an
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. Dr. Christian Geiser ist Assistenzprofessor für Quantitative Methoden der Psychologie an der Arizona State University, USA.
In: Structural equation modeling: a multidisciplinary journal, Band 21, Heft 4, S. 509-523
ISSN: 1532-8007
In: Structural equation modeling: a multidisciplinary journal, Band 20, Heft 3, S. 479-503
ISSN: 1532-8007
In: European journal of work and organizational psychology: the official journal of The European Association of Work and Organizational Psychology, Band 21, Heft 2, S. 195-221
ISSN: 1464-0643
In: Structural equation modeling: a multidisciplinary journal, Band 18, Heft 4, S. 497-524
ISSN: 1532-8007
In: Structural equation modeling: a multidisciplinary journal, Band 24, Heft 1, S. 31-51
ISSN: 1532-8007
In: Structural equation modeling: a multidisciplinary journal, Band 23, Heft 1, S. 76-90
ISSN: 1532-8007
In: Structural equation modeling: a multidisciplinary journal, Band 26, Heft 6, S. 931-947
ISSN: 1532-8007
In: Structural equation modeling: a multidisciplinary journal, Band 19, Heft 3, S. 409-436
ISSN: 1532-8007
In: Zeitschrift für Gesundheitspsychologie: European journal of health psychology, Band 16, Heft 3, S. 119-122
ISSN: 2190-6289
Abstract. Research of the Methodology Group at the Freie Universität Berlin focuses on subjective well-being, mood regulation, health psychology, and the development of new methods for the analysis of psychological data. In particular, we are interested in the role mood regulation plays for subjective well-being and the way people adapt to life events. In terms of health promotion, we study sun protection behavior and are interested in the prevention of skin cancer. In our methodological research, we are concerned with the development and application of new statistical models for analyzing longitudinal and multitrait-multimethod data.