230158 VO+UE Longitudinal and Mixture Models in Social Research (2011W)
Continuous assessment of course work
Labels
SA 17.12.2011 10.00-12.00 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2,
SA 17.12.2011 13.00-18.00 Kursraum A, NIG, Erdgeschoss,
SO 18.12.2011 10.00-18.00 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2,
MO 19.12.2011 10.00-12.00 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2,
MO 19.12.2011 13.00-18.00 Kursraum A, NIG, Erdgeschoss,
FR 20.01.2012 16.30-18.30 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2,
SA 21.01.2012 10.00-12.00 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2,
SA 21.01.2012 13.00-18.00 Kursraum A, NIG, Erdgeschoss
SO 22.01.2012 10.00-12.00 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2,
SA 17.12.2011 13.00-18.00 Kursraum A, NIG, Erdgeschoss,
SO 18.12.2011 10.00-18.00 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2,
MO 19.12.2011 10.00-12.00 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2,
MO 19.12.2011 13.00-18.00 Kursraum A, NIG, Erdgeschoss,
FR 20.01.2012 16.30-18.30 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2,
SA 21.01.2012 10.00-12.00 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2,
SA 21.01.2012 13.00-18.00 Kursraum A, NIG, Erdgeschoss
SO 22.01.2012 10.00-12.00 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2,
Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from Sa 17.09.2011 00:01 to Fr 30.09.2011 12:00
- Registration is open from We 05.10.2011 00:01 to Sa 08.10.2011 12:00
- Deregistration possible until Th 20.10.2011 23:59
Details
max. 25 participants
Language: German
Lecturers
Classes
Currently no class schedule is known.
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Minimum requirements and assessment criteria
Statistische Modellbildung und praktische Umsetzung.
Examination topics
Reading list
- Engel, U. /J. Reinecke (1994): Panelanalyse, Berlin: DeGruyter.
- Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber R. (2005): Multivariate Analysemethoden. Berlin: Springer.
- Bollen, K.A. (1989): Structural Equations with Latent Variables. New York: Wiley.
- Bollen, K.A. (2006): Latent Curve Models. New York: Wiley.
- Diamantopoulos, A.; Siguaw, J. A. (2000): Introducing LISREL. Thousand Oaks: Sage.
- Duncan, T.E., Duncan, S.C., Strycker, L.A., Li, F., & Alpert, A. (2006). An introduction to latent variable growth curve modeling:
Concepts, issues, and applications, Mahwah: Lawrence Erlbaum.
- Hancock, G. R.; Mueller, R. O. (2006). Structural Equation Modeling. A Second Course. Greenwich: IAP.
- Kline, R. B. (2005): Principles and Practice of Structural Equation Modeling. New York: The Guilford Press.
- Loehlin, J.C. (2004): Latent variable models. An introduction to factor, path, and structural equation analysis. Mahwah: Lawrence Erlbaum.
- Nagin, D. (2005): Group-based modeling of development. Cambridge, Mass.: Harvard Univ. Press.
- McLachlan, G.; Peel, D. (2000): Finite Mixture Models. New York: Wiley.
- Mulaik, S. A. (2009): Linear causal modeling with structural equations. New York: Champman & Hall.
- Raykov, T. & Marcoulides, G.A. (2000): A first course in structural equation modeling. Mahwah: Lawrence Erlbaum.
- Reinecke, J. (2005): Strukturgleichungsmodelle in den Sozialwissenschaften. München: Oldenbourg.
- Schumacker, R.E; Lomax, R. G. (2004): A Beginners's Guide to Structural Equation Modeling. Mahwah: Lawrence Erlbaum.
- Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber R. (2005): Multivariate Analysemethoden. Berlin: Springer.
- Bollen, K.A. (1989): Structural Equations with Latent Variables. New York: Wiley.
- Bollen, K.A. (2006): Latent Curve Models. New York: Wiley.
- Diamantopoulos, A.; Siguaw, J. A. (2000): Introducing LISREL. Thousand Oaks: Sage.
- Duncan, T.E., Duncan, S.C., Strycker, L.A., Li, F., & Alpert, A. (2006). An introduction to latent variable growth curve modeling:
Concepts, issues, and applications, Mahwah: Lawrence Erlbaum.
- Hancock, G. R.; Mueller, R. O. (2006). Structural Equation Modeling. A Second Course. Greenwich: IAP.
- Kline, R. B. (2005): Principles and Practice of Structural Equation Modeling. New York: The Guilford Press.
- Loehlin, J.C. (2004): Latent variable models. An introduction to factor, path, and structural equation analysis. Mahwah: Lawrence Erlbaum.
- Nagin, D. (2005): Group-based modeling of development. Cambridge, Mass.: Harvard Univ. Press.
- McLachlan, G.; Peel, D. (2000): Finite Mixture Models. New York: Wiley.
- Mulaik, S. A. (2009): Linear causal modeling with structural equations. New York: Champman & Hall.
- Raykov, T. & Marcoulides, G.A. (2000): A first course in structural equation modeling. Mahwah: Lawrence Erlbaum.
- Reinecke, J. (2005): Strukturgleichungsmodelle in den Sozialwissenschaften. München: Oldenbourg.
- Schumacker, R.E; Lomax, R. G. (2004): A Beginners's Guide to Structural Equation Modeling. Mahwah: Lawrence Erlbaum.
Association in the course directory
in 905: MA Methoden |
in 121: Fortgeschrittene Methoden, 3. Abschnitt
in 121: Fortgeschrittene Methoden, 3. Abschnitt
Last modified: Mo 07.09.2020 15:39
Bei Mischverteilungsmodellen handelt es sich um eine Kombination von Strukturgleichungsmodell und der Analyse latenter Klassen. Diese Technik wurde von Muthén und Shedden (1999) entwickelt um im Program Mplus implementiert (www.statmodel.com).
Vorbereitende, explorative Analysen können mit dem Programm SPSS oder STATA vorgestellt und besprochen werden. Für die Übungen werden Längsschnittdatensätze zur Verfügung gestellt, auf denen sich auch die Themen für Hausarbeiten beziehen können. Für eine grundlegende Einführung in die konfirmatorische Faktorenanalyse sind entsprechende Kapitel aus dem Lehrbuch von Reinecke (2005) zu empfehlen. Die Teilnehmer erhalten Gelegenheit anhand des Programmes Mplus die Modellbildung selbst vorzunehmen und zu üben. Unter www.statmodel.com/demo.shtml steht eine Demoversion des Programms zur Verfügung. Wenn möglich, sollte jeder Teilnehmer seinen eigenen Laptop mitbringen, damit die Beispiele selbst bearbeitet werden können.
Voraussetzungen für die Teilnahme:
Gute Kenntnisse im Umgang mit dem Statistikprogramm SPSS oder STATA
(insbesondere die Handhabung von Syntaxfiles und Systemfiles), gute Kenntnisse in multivariaten Verfahren wie multiple Regressionsanalyse und Faktorenanalyse.