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By Christian Geiser

Strukturgleichungsmodelle gehören mittlerweile zu den etablierten statistischen Methoden in den Sozialwissenschaften und eignen sich für die Beantwortung einer Vielzahl von Fragestellungen. Das Analyseprogramm Mplus erfreut sich als eines der aktuellsten, flexibelsten und anwenderfreundlichsten Statistikprogrammen zunehmender Beliebtheit.
Praxisnah, mit zahlreichen Beispielen, Probedatensätzen und Abbildungen führt der Autor Schritt für Schritt in die Grundlagen der Handhabung von Mplus ein. Dabei werden nicht nur Strukturgleichungsmodelle für quer- und längsschnittliche Auswertungen, sondern auch Mehrebenenmodelle und Latent-Class-Analysen besprochen.

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Sofern eine derartige Meldung auftritt, sollte man den usevar-Unterbefehl im Input entsprechend korrigieren bzw. hinzufügen und dann das Modell erneut mit dem korrigierten Input schätzen lassen. Im analysis-Befehl wurde der Typ der Analyse von basic in general geändert, da Mplus unter der basic-Option nur deskriptive Statistiken berechnen, jedoch keine Modellparameter schätzen würde. Als zusätzliche Befehle wurden der model-Befehl und der output-Befehl aufgenommen. Im model-Befehl wird das zu schätzende Modell spezifiziert.

Txt). Die basic-Option kann bei Summary-Daten nicht verwendet werden. Aus diesem Grund werden zur Datenkontrolle Deskriptivstatistiken über output: sampstat; angefordert. Da kein Modell explizit spezifiziert wird, schätzt Mplus automatisch ein „Nullmodell“ mit allen Variablen, die unter names = aufgelistet sind. Im folgenden Kapitel wird anhand des Beispiels linearer Strukturgleichungsmodelle in die Modellspezifikation in Mplus eingeführt. Hierbei werden zunächst simple lineare Regressionsmodelle betrachtet und anschließend komplexere Strukturgleichungsmodelle wie konfirmatorische Faktorenanalysen und latente Pfadanalysen.

T. auch verwirrende Ergebnisse liefern und lassen darüber hinaus in manchen Fällen keinen direkten Rückschluss auf die tatsächliche Ursache eines schlechten Modellfits zu. Modellmodifikationen sollten nie rein datengeleitet aufgrund von Modifikationsindices vorgenommen werden. Es sollte zudem nur eine (inhaltlich zu rechtfertigende) Modifikation zurzeit vorgenommen werden. Wichtig sind darüber hinaus die theoretische Begründung sowie der Nachweis der Replizierbarkeit von Modifikationen mit unabhängigen Daten.

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