Strukturgleichungsmodelle: Grundlagen

 
In diesem Kapitel geht es um methodischen und mathematischen Grundlagen, auf denen Strukturgleichungsmodelle aufbauen. Ziel ist vor allem, dem Leser eine erste Orientierung zu verschaffen und auf weiterführende Literatur zu verweisen. Behandelt werden die folgenden Punkte:

2 Grundlagen
2.1 Matrixalgebra*
2.1.1 Dimensionen, Elemente, Vektoren, Submatrizen, Partitionen
2.1.2 Besondere Matrizen
2.1.3 Einfache Matrixoperationen
2.1.4 Rang und Inverse
2.2 Kovarianz, Korrelation, Regression
2.2.1 Die Kovarianz: Maß für Zusammenhänge zwischen metrischen Variablen:
2.2.2 Der Korrelationskoeffizient: Standardisiertes Maß für den Zusammenhang zwischen metrischen Variablen
2.2.3 Das lineare Regressionsmodell: Baustein für Strukturgleichungsmodelle
2.3 Meßfehler und Faktorenanalyse
2.4 Kausalität und Pfaddiagramme
2.4.1 Kausalitätsbegriff
2.4.2 Pfaddiagramme
2.5 Das allgemeine Strukturgleichungsmodell*
2.6 Stichproben, Schätzungen, Strategien
2.6.1 Realität, Modell und Daten
2.6.2 Schätzverfahren und Identifikation
2.6.3 Fit-Indizes und Modellvergleich

Agree? Disagree? Leave a reply (also works with Facebook, G+, Disqus ...)