Strukturgleichungsmodelle für Politikwissenschaftler

 
Strukturgleichungsmodelle

Lehrbuch Strukturgleichungsmodelle für Politikwissenschaftler

Strukturgleichungsmodelle haben sich in den letzten Jahren zu einem Standardverfahren der Empirischen Sozialforschung entwickelt. Bislang fehlt es aber an einer anwendungsorientierten Einführung für Politikwissenschaftlerinnen und Politikwissenschaftler. Ziel des Lehrbuches (das natürlich auch für andere Sozialwissenschaftlerinnen und Sozialwissenschaftler geeignet ist) ist es, diese Lücke zu schließen.

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Ein Strukturgleichungsmodell beinhaltet das ganze System der Beziehungen zwischen beobachtbaren Variablen (Indikatoren) und nicht-beobachtbaren Variablen (Konstrukte oder Faktoren). Vorgestellt werden grundlegende Modelle zur Messung politikwissenschaftlicher Konstrukte (z.B. Fremdenfeindlichkeit und political efficacy), zur Schätzung von Messfehlern und zur Modellierung von Beziehungen zwischen latenten Variablen. Als fortgeschrittene Themen werden u.a. latente Wachstumsmodelle und fehlende Werte (missing values) behandelt. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Illustration durch politikwissenschaftliche Beispiele, die durch Hinweise zur Umsetzung der Verfahren in Standardprogrammen (LISREL, Stata, MPlus) ergänzt werden. Als Leseprobe können das Inhaltsverzeichnis, die Einleitung und das Glossar heruntergeladen werden. Weitere Lesproben gibt es bei Google Books, bei Amazon und beim Verlag.

Der Inhalt im einzelnen:

Beispiele

Im Mittelpunkt des Buches stehen die wichtigsten politikwissenschaftlichen Anwendungsfälle für den Einsatz von Strukturgleichungsmodellen. Dazu gehört vor allem die konfirmatorische Faktorenanalyse (Schätzung eines Modells zur Messung latenter Variablen), die am Beispiel der Einstellungen zu Migranten vorgestellt wird. Zu den wichtigsten Komplikationen der konfirmatorischen Faktorenanalyse zählen der Gruppenvergleich und die vorgelagerte Frage nach der Äquivalenz von Messungen über kulturelle, Sprach- und Ländergrenzen hinweg. An Beispielen aus der Praxis zeigt das Buch, wie diese Fragen mit den gängigen Programmen zur Analyse von Strukturgleichungsmodellen untersucht werden können. Ebenfalls ausführlich vorgestellt wird der Umgang mit kategorialen Variablen, die in politikwissenschaftlichen Anwendungsfällen eher die Regel als die Ausnahme darstellen. Zuletzt schließlich werden latente Wachstumsmodelle präsentiert, die die Veränderung einer latenten Variablen über die Zeit beschreiben. Den vollständigen Quellcode und die Datensätze für alle Beispiele aus dem Buch (Daten und Code für Stata, LISREL, MPlus) gibt es hier zum Download.

Einleitung

Das Einleitungskapitel stellt die Grundzüge der beiden Verfahren vor, auf denen die Modellierung von Strukturgleichungsmodellen basiert: die Pfadanalyse und die Faktoranalyse. Es gibt außerdem einen Überblick über den Aufbau des Buches, die einschlägige Software und die wichtigsten Internetquellen. Hier ist das vollständige Inhaltsverzeichnis der Einleitung.

Strukturgleichungsmodelle: Grundlagen

Das zweite Kapitel ist den Grundlagen des Verfahrens gewidmet und ist vor allem zum späteren Nachschlagen gedacht. Zu diesen Grundlagen gehören zum einen eine knappe Einführung in die Matrixalgebra, zum anderen ein zweiter Blick auf die Bausteine des Modells: Korrelationsrechnung, Regressionsrechnung, Faktorenanalyse und die Grundzüge der klassischen Testheorie. Im Anschluß daran werden das allgemeine Strukturgleichungsmodell vorgestellt und wichtige Grundfragen der Modellierung (u.a. Schätzverfahren und Identifikation von Modellen) erörtert. Das Inhaltsverzeichnis findet sich hier.

Strukturgleichungsmodelle: Beispiele und Anwendungen

Für Politikwissenschaftler ist der wichtigste Anwendungsfall der Strukturgleichungsmodellierung die Schätzung konfirmatorischer Faktorenanalyse. In diesem Kapitel wird an vielen ausführlich kommentierten Beispielen und mit realen Daten (European Social Survey, ALLBUS) gezeigt, wie sich solche Modelle mit Hilfe der gängigen Programme schätzen lassen.

Strukturgleichungsmodelle: Fortgeschrittene Themen und  Ausblick

Zu den fortgeschritten Themen, die für Politikwissenschaftler relevant sind, gehört vor allem der Umgang mit kategorialen Variablen, der wiederum mit einem Beispiel aus der politikwissenschaftlichen Einstellungsforschung illustriert wird. Relativ neu für die Politikwissenschaft sind die latenten Wachstumsmodelle, die die Veränderung einer Variablen über die Zeit beschreiben. Eine solche Variable ist das Interesse am Wahlkampf, das im Lauf der Kampagne mehr oder minder stark zunimmt. Weitere fortgeschrittene Themen, die in diesem Kapitel in knapperer Form vorgestellt werden, sind missing data, kategoriale latente Variablen und Mehr-Ebenen-Strukturgleichungsmodelle .

 

 

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