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Claudia O'Donovan-Bellante
Tel: +49 621 1246-221

Paneldatenanalyse für Strukturgleichungsmodelle

Dozent(en):
Henrik Andersen, Prof. Dr. Jochen Mayerl

Veranstaltungsort: Mannheim B2, 8

Referenteninformationen - Henrik Andersen

Referenteninformationen - Prof. Dr. Jochen Mayerl

Seminarinhalt

Die Analyse von Paneldaten ist ein zentrales Mittel zur Analyse von kausalen und reziproken Zusammenhängen sowie zur Analyse von Wandel und Stabilität in den Sozialwissenschaften. Die Panelanalyse mit SEM umfasst insbesondere die folgenden Modellierungsvarianten:
- latente Wachstumskurvenmodelle
- autoregressive cross-lagged Modelle
- fixed und random effects-Modelle
- Hybride Modelle: latente Wachstumskurvenmodelle mit strukturierten Residuen
 
Im Zentrum stehen dabei die adäquate Modellspezifikation und Ergebnisinterpretation, aber auch methodische Fallstricke der Panelanalyse und der Umgang mit typischen Problemen wie unbeobachtete Heterogenität, Messäquivalenz, zeitvariante und -invariante Prädiktoren, umgekehrte Kausalität und Feedback-Loops sowie Messfeherkorrelationen.
 
Der Workshop führt anwendungsorientiert (z.B. mit Daten des PAIRFAM, Gesis Panel) in die statistische Analyse von Paneldaten mit Strukturgleichungsmodellen (SEM) mit typischer SEM-Software (v.a. Mplus, aber auch R mit dem package lavaan) ein.


Zielgruppe

Alle, die sich für die moderne Analyse von Längsschnittdaten und deren Umsetzung im Rahmen von Strukturgleichungsmodellen interessieren.


Lernziel

TeilnehmerInnen können die methodischen Spezifikationsvarianten von Panelanalysen mit SEM durchführen und interpretieren sowie auf methodische Fallstricke adäquat reagieren.  


Voraussetzungen

Hilfreich wäre Grundlagenwissen zur Schätzung von Strukturgleichungsmodellen mit Querschnittdaten oder zur klassischen statistischen Kausalmodellierung mit Längsschnittdaten.


Zeitplan

Literaturempfehlungen

Weitere Informationen