Datenanalyse mit Mplus: Eine anwendungsorientierte by Christian Geiser

By Christian Geiser

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Endogene Variablen, die sowohl als abhängige als auch als unabhängige Variable fungieren, heißen intervenierende Variablen oder Mediatorvariablen, da sie Zusammenhänge zwischen Variablen vermitteln. 5). Lineare Strukturgleichungsmodelle mit latenten Variablen lassen sich in zwei „Teilmodelle“ zergliedern, deren Parameter in einer Strukturgleichungsanalyse jedoch simultan geschätzt werden (siehe Abb. 1). Im Messmodell („measurement model“) wird spezifiziert, wie die latenten Variablen („Faktoren“, hier mit ΋j bezeichnet) durch beobachtete („manifeste“) Variablen (Indikatoren, Yi) gemessen werden.

4 Zur korrekten Verwendung des usevar-Unterbefehls muss Folgendes unbedingt beachtet werden: Im usevar-Unterbefehl dürfen nur diejenigen Variablen aufgelistet werden, die im model-Befehl auch tatsächlich benutzt werden. U. u. sowie Anhang B). Hat man mehr Variablen unter usevar definiert als man tatsächlich im model-Befehl benutzt oder hat man vergessen, den usevar-Unterbefehl zu verwenden, so erscheinen im Mplus-Output Warnmeldungen, die wie folgt aussehen (hat man den usevar-Unterbefehl vergessen, so geht Mplus davon aus, dass alle Variablen, die unter names aufgelistet sind, die im Modell eine Rolle spielen): *** WARNING in Model command Variable is uncorrelated with all other variables: KFT_N3 *** WARNING in Model command All least one variable is uncorrelated with all other variables in the model.

Zwischen messfehlerbereinigten, latenten Variablen (Faktoren). Dies hat den Vorteil, dass Messfehler sowohl in den unabhängigen als auch in den abhängigen Variablen explizit berücksichtigt werden und auch Schätzungen der Reliabilitäten der beobachteten Variablen erhältlich sind. Die Berücksichtigung von Messfehlern führt dazu, dass die Parameter der Regression (als Parameter des latenten Strukturmodells) präziser geschätzt werden als dies in manifesten Regressionsanalysen mit fehlerbehafteten Variablen möglich ist.

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