Am 25. und 26.11.2013 findet an der Helmut Schmidt Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg ein Seminar unter dem Titel “Einführung in die Regressionsanalyse und lineare Strukturgleichungsmodelle mit R” statt.

Lineare Strukturgleichungsmodelle haben sind aus der verhaltenswissenschaftlichen Forschung nicht mehr wegzudenken. Sie sind ein mächtiges Werkzeug, um Hypothesen über Beziehungen zwischen Variablen zu prüfen und – mehr noch – Implikationen kausaler Strukturen zu testen. Dieser Workshop bietet eine Einführung in die Hintergründe, Prinzipien, Möglichkeiten und Grenzen von „SEM“ (structural equation modeling). Dies soll mit dem Paket lavaan der kostenlosen Software R illustriert werden. Lavaan ist in letzter Zeit zu einem ernsten Konkurrenten kommerzieller Programme geworden und kann nahezu alles, was diese Programme können. Dazu ist die Durchführung intuitiv und schnell erlernbar. Vorkenntnisse von R werden dabei nicht vorausgesetzt. Allerdings sind Vorkenntnisse in Varianzen und Kovarianzen von Variablen, Regressionsanalyse, und deskriptiver und Inferenzstatistik hilfreich.

Agenda

Montag, 25.11.13; 13:00 – 18:00
(1) Was sind Kausalmodelle?
• Einführung
• Pfaddiagramme
• Arten von Variablen und Effekten (Mediator, Moderator, indirekt, direkt)

(2) Modell und Realität: Grundprinzip der Testung von Modellen
• Beziehung zwischen Modell und Realität
• Die Wright‘schen Pfadregeln
• Maximum-likelihood-Schätzung und Chi-Quadrat-Test
• Fitindizes (SRMR, RMSEA, CFI und AIC) und ihre Probleme

(3) Konstrukte, latente Variablen und CFA
• Hypothetische Konstrukte vs. latente Variablen und zentrale wissenschaftstheoretische Implikationen (Realismus vs. Konstruktivismus)
• Strukturmodelle multidimensionaler Konstrukte
• Das common factor model als latentes Variablen-Modell und seine Implikationen
• Identifikation von CFA-Modellen
• SEM: Integration von CFA und Pfadmodellen

(4) CFA in R
• Erläuterung der Syntax und Optionen

(5) Modellevaluation und Diagnostik
• Überblick/road map über Modellentwicklung
• Ein paar Beispiele für Data screening
• Work-family conflict-Modell als Beispiel für Diagnostik und Re-Spezifikation
• Grenzen und Implikationen von Re-Spezifikationen

Dienstag, 26.11.13, 9:00 – 15:00
(6) Restriktionen
• Fixierungen und Gleichheitsrestriktionen
• Genestete und nicht-genestete Modelle
• Vergleich nicht-genesteter Modelle
• Gruppenvergleiche und measurement invariance

(7) Endogenität und Instrumentalvariablen
• Endogenität als Grundproblem aller Feldforschung
• Merkmale von Instrumentalvariablen und ihr Einschluss in SEM

Informationen zur Anmeldung und Teilnahme finden Sie unter diesem Link.