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Advanced Multivariate Data Analysis with Mplus

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en Limba Engleză Carte Paperback – 24 Apr 2019
Der zweite Band von "Datenanalyse mit Mplus" wendet sich an fortgeschrittene Anwender, die über solides statistisches Hintergrundwissen und erste Mplus-Kenntnisse verfügen. Wie geht man mit ordinalen oder dichtomen Variablen um? Wie mit einer Verletzung der Nomalverteilungsannahme? In vielen Forschungskontexten steht die Betrachtung mehrerer Gruppen im Vordergrund, andernorts sucht man nach Modellen zur Kombination von Strukturgleichungs-, Mehrebenen- und Latent-Class-Modellen. Darüber hinaus setzen Forscher verstärkt moderne Methoden zum Umgang mit fehlenden Daten sowie Stichproben- und Teststärkeplanung ein. Diese und weitere Fragen werden praxisnah und Schritt für Schritt erläutert.
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Specificații

ISBN-13: 9783531166049
ISBN-10: 3531166042
Pagini: 300
Dimensiuni: 168 x 240 mm
Ediția: 1st ed. 2019
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer
Locul publicării: Wiesbaden, Germany

Cuprins

Korrekte Behandlung ordinaler und dichotomer Variablen als Indikatoren für Strukturgleichungsmodelle in Mplus - Ermittlung von Verletzungen der Normalverteilungsannahme und Anwednung alternativr robuster Schätzverfahren und Bootstrapping-Methoden - Analyse von Mehrebenenstrukturgleichungsmodellen - Durchführung von Multigruppenanalysen - Analyse von Mischverteilungs-Strukturgleichungsmodellen - Behandlung fehlender Werte gemäß Multiple-Imputation und Full-Information-Maximum-Likelihood-Schätzverfahren - Durchführung von Monte-Carlo-Simulationsstudien

Notă biografică

Dr. Christian Geiser is Assistant Professor for quantitive methods of psychology at the Arizona State University, USA.
Claudia Crayen is research assistant for psychological methods and evaluation at the Freie Universität Berlin, Germany.
Craig Enders, Ph.D., is Associate Professor for quantitative methods of psychology at the Arizona State University, USA.

Textul de pe ultima copertă

Volume two of "Data Analysis with Mplus" targets advanced users of Mplus who are familiar with Mplus basics and with a substantial statistical knowledge.

Caracteristici

Mplus für Experten
Praxisnah
Mit Beispielen und Abbildungen