GESIS Training Courses
user_jsdisabled
Search

Scientific Coordination

André Ernst

Administrative Coordination

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

Einführung in die Strukturgleichungsmodellierung

About
Location:
Online via Zoom
Additional links
Lecturer(s): Dr. Marie-Ann Sengewald

About the lecturer - Dr. Marie-Ann Sengewald

Course description

Strukturgleichungsmodelle (Structural Equation Models, SEM) und deren Darstellung als Pfaddiagramme sind ein Framework für unterschiedliche multivariate Analysen. Es können komplexe Zusammenhänge abgebildet und spezifische Hypothesen getestet werden. Eine besondere Stärke ist zudem die Modellierung und Berücksichtigung von nicht direkt beobachtbaren, latenten Variablen.
 
Der dreitägige Workshop behandelt verschiedene Anwendungsmöglichkeiten und Vorteile von SEM. Im ersten Teil werden theoretische Grundlagen für die Modellierung latenter Variablen vermittelt, sowie deren Anwendung mit dem R Paket lavaan (latent variable analysis). Der zweite Teil erweitert die Kenntnisse in Bezug auf mehrdimensionale Modelle und stellt die Vorteile von Pfadanalysen mit latenten Variablen heraus. Praktische Übungen umfassen multiple Regressionsanalysen und Mediationsanalysen mit und ohne latenten Variablen. Die dritte Workshop Einheit illustriert Erweiterung für den Vergleich von Gruppen. Schwerpunkte dabei sind die Untersuchung von Messinvarianz und die Schätzung von Gruppenunterschieden. Für die Implementierung von Gruppenvergleichen mit latenten Variablen wird das R Paket EffectLiteR vorgestellt, welches auf lavaan basiert und die Spezifikation von Mehrgruppen SEM mithilfe einer grafischen Benutzeroberfläche ermöglicht.
 
Ein grundlegendes Verständnis der Software R und linearer Regressionsanalysen sind hilfreiche Vorkenntnisse. Der Workshop wird im online Format angeboten. Die Teilnehmer*innen werden gebeten eine aktuelle R Version und einen Editor (z.B. RStudio), sowie die Pakete lavaan und EffectLiteR bereits vor dem Workshop auf ihrem Endgerät zu installieren.


Target group

Der Workshop richtet sich an (angehende) WissenschaftlerInnen, die ihre Kenntnisse in der quantitativen Datenanalyse ausbauen möchten. Konkret werden die Kenntnisse der multivariaten Analyse mit metrischen und kategorialen Variablen mit dem Framework der Strukturgleichungsmodellierung erweitert.  


Learning objectives

Lernziele sind (i) die Konstruktion latenter Variablen nach testtheoretischen Standards, (ii) deren Verwendung in multivariaten Regressionsanalysen zur Untersuchung unterschiedlicher Fragestellungen (Zusammenhänge, Mediation, Gruppenvergleiche), sowie (iii) die Implementierung der Analysen mit aktueller, open-source Software.   


Prerequisites

Grundkenntnisse der multiplen Regressionsanalyse im Rahmen des allgemeinen linearen Modells (mit metrischen und kategorialen Prädiktoren) sowie Grundkenntnisse der syntaxbasierten Analyse sind hilfreiche Vorkenntnisse.


Schedule

Recommended readings

More Information