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Einführung in die Mehrebenen-Strukturgleichungsmodellierung

About
Veranstaltungsort:
Mannheim, B6 4-5
 
Inhalte:
Kurslevel:
Format:
Software:
Dauer:
Sprache:
Teilnahmebeiträge:
Students: 220 €
Academics: 330 €
Commercial: 660 €
 
Keywords
 
Additional links
Dozent(en): Theresa Rohm

Referenteninformationen - Theresa Rohm

Seminarinhalt

Der Workshop gibt eine anwendungsorientierte Einführung zur Mehrebenen-Strukturgleichungsmodellierung (MSM). MSM kombiniert die Analyse von genesteten Datenstrukturen (Mehrebenenmodellierung) mit der Untersuchung von Abhängigkeiten beobachtbarer und nicht direkt beobachtbarer, d.h. latenter Variablen (Strukturgleichungsmodellierung). Nach einer kurzen Wiederholung der Grundlagen von Mehrebenen- und Strukturgleichungsmodellierung wird die Notation von MSM präsentiert, erläutert und graphisch veranschaulicht. Anschließend werden Mehrebenen-Pfadmodelle (MSM ohne latente Variablen) mit Zufallseffekten in Achsenabschnitt (random intercept) und Steigung (random slope) behandelt. Ein weiterer Teil des Workshops beinhaltet die Hinzunahme latenter Variablen (d.h., Variablen die nicht direkt beobachtbar sind und daher Messfehlerbehaftet) in MSM. Dafür werden Konfirmatorische Faktorenanalysen mit Mehrebenenstruktur behandelt und die Erweiterung zu einem vollen MSM erläutert. Im letzten Teil des Workshops werden weiterführende Themen jeweils kurz behandelt (z.B. kategoriale abhängige Variablen, Gewichtung, fehlende Werte, MSM für longitudinale Daten).
 
Die Teilnehmende lernen die theoretischen Grundlagen von MSM kennen und werden angeleitet die erlernten Grundlagen anhand statistischer Analysen anzuwenden, sowie die Ergebnisse richtig zu Interpretieren. Für die statistischen Analysen wird die Software R, insbesondere das Paket lavaan, verwendet. Ziel des Kurses ist ein grundlegendes Verständnis für die präsentierten Methoden, Sicherheit im Umgang mit den beschriebenen statistischen Verfahren und insbesondere die korrekte Interpretation von Analyseergebnissen nach Anwendung dieser Verfahren. Die gemeinsame Interpretation der Analyseergebnisse steht dabei im Vordergrund und es gibt Möglichkeiten zum Üben der erlernten Methoden anhand kleinerer Analyseaufgaben. Zudem werden die Teilnehmenden stetig ermuntert Fragen zur präsentierten Theorie und den Datenbeispielen zu stellen. Während Analyseaufgaben von den Teilnehmenden bearbeitet werden, wird auch die Möglichkeit bestehen, Fragen zu eigenen Forschungsthemen in Bezug auf MSM mit der Dozentin zu besprechen.
 
 
Organisatorische Struktur des Kurses
  • Erwartungen an Teilnehmende in „Hands On“ Sessions: Ausführen und Mitverfolgen des Codes der bereitgestellten R-Skripte; Eigenständig Eingabe von Code nach Anleitung für die Berechnung von MSM Modellen; Fragen zum Code stellen und bei Unklarheiten nachfragen; Eigenständig Rückbezüge zur erlernten Theorie herstellen während den Anwendungen; Aktive Teilnahme während der gemeinsamen Interpretation der Analyseergebnisse; Bearbeitung von kleineren Aufgaben die der Sicherung des zuvor Erlernten dienen (eigenständig oder mit TeampartnerIn - je nach Wunsch)
  • Unterstützung während “Hands On” Session durch die Dozentin: Antworten auf Fragen der Teilnehmenden während der gesamten „Hands On“ Session; Prüfung von eingegebenem Code bei Fehlermeldungen (in angemessenem Umfang); Erstellen von Rückbezügen zur erlernten Theorie; Unterstützung bei der korrekten Interpretation der Analyseergebnisse; Unterstützung bei der Bearbeitung gestellter Aufgaben (auf Wunsch der Teilnehmenden); Auf Wunsch der Teilnehmenden auch (kürzere) Beratung zu eigenen Forschungsthemen (z.B. während andere Teilnehmende Aufgaben bearbeiten oder auch nach der Kurszeit); Bereitstellung von Skripten und korrekten Lösungen der zusätzlichen Aufgaben nach dem Kurs


  • Zielgruppe

    Folgende Zielgruppen werden den Kurs hilfreich finden:
    • Wissenschaftliche Mitarbeiter*innen (insbesondere Pre- und Post-Doc) der Sozialwissenschaften und Humanwissenschaften (z.B. Politikwissenschaft, Soziologie, Empirische Bildungsforschung, Psychologie, Erziehungswissenschaften)


    Lernziel

    Kenntnisse der Teilnehmenden am Ende des Kurses:
  • Verständnis der theoretischen Grundlagen von Mehrebenen-Strukturgleichungsmodellierung (MSM)
  • Eigenständige Anwendung der erlernten statistischen Verfahren in R für die Berechnung von verschiedenen Modellen      der MSM
  • Korrekte Interpretation der Ergebnisse statistischer Analysen für MSM, insbesondere für Effekte innerhalb und zwischen      Clustern
  •  


    Voraussetzungen

  • Fortgeschrittene Kenntnisse in Regressionsanalyse, Faktorenanalyse und Pfadanalyse
  • Grundlegende Kenntnisse Mehrebenenmodellierung
  • Grundlegende Kenntnisse Strukturgleichungsmodellierung
  • Grundlegende Kenntnisse in R
  • Um Ihre Kenntnisse über R oder die Modellierung von Strukturgleichungen aufzufrischen, können Sie an Online-Einführungsworkshops über R oder die Modellierung von Strukturgleichungen teilnehmen, die GESIS vor dem aktuellen Workshop anbietet.
     
    Softwareanforderungen
     
    Software R: Aktuellste Version (zurzeit 4.3.2), sowie RStudio: Aktuellste Version (zurzeit 2023.09.1+494)
    Für den Workshop benötigte Pakete die vorab sinnvoll sind zu installieren werden per Mail einige Tage vor Workshopbeginn den Teilnehmenden bekannt gegeben. Es ist jedoch auch kein Problem, wenn Teilnehmende diese nicht vorab installieren.


    Zeitplan

    Literaturempfehlungen