230114 VO+UE Messmodelle und Strukturgleichungsmodelle der 1. Welle des Institutsprojekts "Wege in die Zukunft" (2018S)
Unter Verwendung des R-Programms lavaan
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Labels
Für den Besuch der Lehrveranstaltung (Termine im Mai) ist ein Laptop erforderlich. Sollten Sie über kein Gerät verfügen, melden Sie sich bitte bei der Studienservicestelle Soziologie.
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Sa 03.02.2018 10:00 bis Do 22.02.2018 10:00
- Anmeldung von So 25.02.2018 10:00 bis Di 27.02.2018 10:00
- Abmeldung bis Di 20.03.2018 23:59
Details
max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Freitag 20.04. 09:30 - 12:30 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
- Freitag 27.04. 09:30 - 12:30 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
- Donnerstag 10.05. 09:30 - 12:30 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
- Donnerstag 10.05. 13:30 - 16:45 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
- Freitag 11.05. 09:30 - 12:30 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
- Freitag 11.05. 13:30 - 16:45 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
- Samstag 12.05. 09:30 - 12:30 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
- Samstag 12.05. 13:30 - 16:45 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
- Sonntag 13.05. 09:30 - 12:30 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
- Sonntag 13.05. 13:30 - 16:45 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Abgabe einer Hausarbeit mit den Ergebnissen einer durchgeführten Panelanalyse.Hinweis der SPL: bei Feststellung einer erschlichenen Teilleistung (Abschreiben, Plagiieren, Ghostwriting, etc.) muss die gesamte Lehrveranstaltung als geschummelt gewertet und als Antritt gezählt werden.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
15 Seiten Hausarbeit ohne Literaturverzeichnis und Anhänge. Inhaltlich sind die Aspekte der Checkliste aus dem Buch Brown, T. (2015): Confirmatory Factor Analysis for Applied Research (S. 129) zu berücksichtigen. Die Abschlussarbeit ist eine Einzelaufgabe, kann aber in einer Kleingruppe mit gemeinsamen Gruppenthema entwickelt werden.
Prüfungsstoff
Inhalt der Hausarbeit
Literatur
A.A.Bonjean(2014) Latent Variable Modeling Using R. A Step-by-Step Guide. New York: Routledge.T. Brown(2015) Confirmatory Factor Analysis for applied Research. New York : Guilford Press. Second EditionR.Kline(2016) Principles and Practice of Structural Equation Modeling. New York: Guilford Press
fourth Edition.Y. Rosseel(2016) lavaan tutorial. Downloadable from the Internet.H.Steinmetz(2014) Lineare Strukturgleichungsmodelle: Eine Einführung mit R.
fourth Edition.Y. Rosseel(2016) lavaan tutorial. Downloadable from the Internet.H.Steinmetz(2014) Lineare Strukturgleichungsmodelle: Eine Einführung mit R.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:39
2. Überblick über Anwendungsgebiete von CFA und SEM.
3. Selbständige Durchführung einer konfirmatorischen Faktorenanalyse oder eines Strukturgleichungsmodellsmit Daten aus dem Institutsprojekt mit dem Program lavaan.
4. Deren angemessene Interpretation in Form eines kurzen Berichts. Der Kurs soll als Vorbereitung zur Auswertung der Längsschnittstudie des Instituts dienen.Methode
In der Vorlesung werden die Methode der konfirmatorischen Faktorenanalyse als Spezialfall von SEM und SEM selbst mit praktischen Beispielen und dem output von lavaan auf Folien, die allen zur Verfügung gestellt werden, vorgestellt. Innerhalb des workshops werden praktische Übungen durchgeführt. Außerdem werden den Teilnehmern weitere Aufsätze und Buchkapitel zur Vertiefung für jeden Tag zur Verfügung gestellt. In der Übung werden die Teilnehmer lernen wie das frei verfügbare Programm lavaan zum Testen verschiedener faktorenanalytischer Modelle und Strukturgleichungsmodelle (siehe oben unter Inhalt) angewandt werden kann. Dabei wird der vorbereitete Datensatz des Institutsprojekts zu Bildungsaspirationen analysiert.