Profi

1. Crashkurs Mehrebenen-Modellierung

Inhalte

• Rückblick: Eigenschaften der linearen Regression und Besonderheiten (hierarchisch) geclusterter Beobachtungen
• Einführung in die Mehrebenen-Modellierung: Varianz-Komponenten Modelle
• Modellierung stabiler Zusammenhänge: Random-Intercept Modelle
• Moderation, cross-level Interaktionen und Simple Slopes
• Modellierung cluster-spezifischer Zusammenhänge: Random-Coefficient Modelle
• Nicht-lineare Modelle: Verfahren für kategoriale Outcomes

2. Crashkurs längsschnittliche Modellierung von Paneldaten

Inhalte

• Rückblick: Eigenschaften der linearen Regression und Besonderheiten (längsschnittlich) geclusterter Beobachtungen
• Einführung in die Panel-Modellierung: Random-Effects Modelle
• Unterscheidung zwischen Within-Subject vs. Between-Subjekt Effekten: Fixed-Effects Modelle
• Panel-Attrition und die (Ir-)Relevanz fehlender Daten
• Growth-Curve Modelle

3. Crashkurs Strukturgleichungsmodellierung

Inhalte

• Rückblick: Eigenschaften der linearen Regression und Annahmeverletzungen in komplexen Wirkungsmodellen
• Konzepte und Begrifflichkeiten der Strukturgleichungsmodellierung
• Messmodelle: Von der explorativen zur konfirmatorischen Faktoranalyse
• Pfadmodelle im SEM-Kontext
• Grafische Modellierung mit Statas SEM Builder und Programmierung mit dem -sem- Befehl
• Verbindung von Mess- und Pfadmodell im ?vollen? Strukturgleichungsmodell
• (Mehr-)Gruppenvergleiche und Messäquivalenz
• Generalisierte SEM für nicht-lineare, IRT, und Mehrebenen-Modelle