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Strukturierung und Reduzierung von Daten (Enzyklopädie der Psychologie : Themenbereich B : Ser. 1 ; Bd. 4)

AutorHubert Feger, Jürgen Bredenkamp
VerlagHogrefe Verlag Göttingen
Erscheinungsjahr1983
Seitenanzahl529 Seiten
ISBN9783840905148
FormatPDF
KopierschutzWasserzeichen/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis79,95 EUR

Dieser Band enthält eine Darstellung der wichtigsten Modelle zur Beschreibung und kausalen Erklärung statistischer Zusammenhänge in der psychologischen Forschung. Ferner werden verschiedene Verfahren der statistischen Auswertung behandelt wie die Varianz-, Regressions- und kanonische Analyse, die Diskriminanz- und Clusteranalyse sowie die Struktur- und Typenanalyse.

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Kapitelübersicht
  1. Inhaltsverzeichnis
  2. Modelle zur Beschreibung statistischer Zusammenhänge in der psychologischen Forschung: Einführung, Überblick und Modelle mit manifesten Variablen
  3. Modelle zur Beschreibung statistischer Zusammenhänge in der psychologischen Forschung: Modelle mit latenten Variablen und Anhänge
  4. Modelle zur kausalen Erklärung statistischer Zusammenhänge: Einführung, Münzen und Elektromagnet
  5. Modelle zur kausalen Erklärung statistischer Zusammenhänge: Interne Validität
  6. Modelle zur kausalen Erklärung statistischer Zusammenhänge: Einfache kausale reglineare Abhängigkeit
  7. Modelle zur kausalen Erklärung statistischer Zusammenhänge: Eigenschaften einfacher kausaler reglinearer Abhängigkeit
  8. Modelle zur kausalen Erklärung statistischer Zusammenhänge: Münze und Elektromagnet mit zwei Schaltern
  9. Modelle zur kausalen Erklärung statistischer Zusammenhänge: Externe Validität
  10. Modelle zur kausalen Erklärung statistischer Zusammenhänge: Ausblick, Weiterführende Literatur und Anhang
  11. Uni- und multivariate Varianzanalyse mit festen Parametern: Einführung, Multivariate lineare Modelle mit festen Parametern und Hypothesenformulierung in verschiedenen Designs
  12. Uni- und multivariate Varianzanalyse mit festen Parametern: Parameterschätzung und Hypothesenbewertung
  13. Regressions- und kanonische Analyse: Regressionsanalyse
  14. Regressions- und kanonische Analyse: Kanonische Korrelation
  15. Diskriminanzanalyse
  16. Latente Strukturanalyse
  17. Clusteranalyse
  18. Typenanalyse
  19. Autoren-Register, Sach-Register
Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Autorenverzeichnis6
Inhaltsverzeichnis8
Kapitel 1: Modelle zur Beschreibung statistischer Zusammenhänge in der psychologischen Forschung17
1. Einführung und Überblick17
2. Modelle mit manifesten Variablen21
2.1 Einleitung und Überblick21
2.2 Eine formale Theorie zur Beschreibung statistischer Zusammenhänge22
2.2.1 Die Grundannahme22
2.2.2 Die Residualvariable22
2.2.3 Kovarianzmodellgleichungen und Parameteridentifikation23
2.2.4 Determinierte Varianz, multiple Korrelation und Determinationskoeffizient25
2.2.5 Multivariate Verallgemeinerung25
2.2.6 Zusammenfassende Bemerkungen26
2.3 Anwendungen der formalen Theorie.26
2.3.1 Regressions- und Korrelationsanalyse27
2.3.2 Varianzanalyse30
2.3.3 Diskriminanzanalyse37
2.3.4 Kontingenzanalyse39
3. Modelle mit latenten Variablen41
3.1 Einleitung41
3.2 Eine allgemeine Theorie latenter Variablen43
3.2.1 Die Grundannahmen43
3.2.1.1 Bedingte Unabhängigkeit43
3.2.1.2 Variablencharakteristische Funktion (VC-Funktion)44
3.2.3 Die Residualvariablen46
3.2.4 Kovarianzmodellgleichungen und Identifikation48
3.2.5 Beispiel50
3.2.6 Modell paralleler Variablen51
3.3 Anwendungen der allgemeinen Theorie latenter Variablen52
3.3.1 Faktorenanalyse52
3.3.2 ,,Linear traceline model”54
3.3.3 ,,Latent profile-” und ,,latent class model”56
3.3.4 Logistische Modelle59
3.3.5 Klassisches latent-additives Testmodell61
3.4 Zusammenfassende Bemerkungen63
4. Anhänge63
4.1 Anhang A63
4.2 Anhang B64
4.3 Anhang C66
Literatur68
Kapitel 2: Modelle zur kausalen Erklärung statistischer Zusammenhänge75
1. Einführung75
1.1 Zur Bedeutsamkeit kausaler Abhängigkeit75
1.2 Zum Forschungsstand77
1.3 Überblick82
2. Münzen und Elektromagnet83
2.1 Einleitende Bemerkungen83
2.2 Beschreibung des Beispiels84
2.3 Abhängigkeit der ersten von der zweiten Münzvariablen88
2.4 Abhängigkeit der Münz- von der Magnetvariablen89
2.5 Das Problem92
2.6 Zusammenfassende Bemerkungen92
3. Interne Validität92
3.1 Einleitende Bemerkungen92
3.2 Grundideen93
3.3 Fälle, in denen keine interne Validität besteht96
3.4 Fälle, in denen möglicherweise interne Validität besteht99
3.5 Zusammenfassende Bemerkungen103
4. Einfache kausale reglineare Abhängigkeit104
4.1 Einleitende Bemerkungen104
4.2 Vorgeordnetheit104
4.3 Invarianz108
4.4 Definition111
4.5 Beispiel: Münzen und Elektromagnet (1. Fortsetzung)113
4.6 Beispiel: Drogen und Aktivierung114
4.7 Zusammenfassende Bemerkungen117
5. Eigenschaften einfacher kausaler reglinearer Abhängigkeit117
5.1 Einleitende Bemerkungen117
5.2 Unkonfundiertheit118
5.3 Beispiel: Münzen und Elektromagnet (1. Fortsetzung)119
5.4 Vollständige Abhängigkeit121
5.5 Faktische Konstanthaltung124
5.6 Unabhängigkeit126
5.7 Randomisierung und Parallelisierung129
5.8 Zusammenfassende Bemerkungen131
6. Münze und Elektromagnet mit zwei Schaltern132
6.1 Einleitende Bemerkungen132
6.2 Beschreibung des Beispiels133
6.3 Reglineare Abhängigkeit135
6.4 Logitlineare Abhängigkeit138
6.5 Zusammenfassende Bemerkungen139
7. Externe Validität139
7.1 Einleitende Bemerkungen139
7.2 Situationsvalidität140
7.3 Populationsvalidität143
7.4 Vergleiche der externen Validität147
7.5 Zusammenfassende Bemerkungen149
8. Ausblick149
8.1 Mehrvariablenmodelle149
8.2 Beschreibende und erklärende reglineare Modelle153
9. Weiterführende Literatur156
Anhang156
A. 1 Einleitende Bemerkungen156
A. 2 Erwartungswert156
A. 3 Varianz und Kovarianz157
A. 4 Bedingter Erwartungswert158
A. 5 Bedingte Erwartung159
Literatur161
Kapitel 3: Uni- und multivariate Varianzanalyse mit festen Parametern170
1. Einführung und Überblick170
2. Multivariate lineare Modelle mit festen Parametern171
2.1 Einleitung171
2.2 Die grundlegenden Modellvorstellungen172
2.3 Stichprobenmodelle177
2.4 Zusammenfassende Bemerkungen180
3. Hypothesenformulierung in verschiedenen Designs181
3.1 Einleitung181
3.2 Das Zellenmittelwertemodell181
3.3 Die multivariate allgemeine lineare Hypothese184
3.4 Gekreuzte Faktoren über den unabhängigen Variablen185
3.5 Gekreuzte Faktoren über den abhängigen Variablen189
3.6 Hierarchische Faktoren über den unabhängigen Variablen193
3.7 Hierarchische Faktoren über den abhängigen Variablen195
3.8 Lateinisches Quadrat über den unabhängigen Variablen198
3.9 Lateinisches Quadrat über den abhängigen Variablen199
3.10 Zusammenfassende Bemerkungen201
4. Parameterschätzung202
4.1 Einleitung202
4.2 Kriterium der kleinsten Quadrate203
4.3 Kriterium der kleinsten Quadrate unter Nebenbedingungen204
4.4 Maximum- Likelihood- Kriterium206
4.5 Erwartungswerte- und Kovarianzmatrix der Parametervektoren ßp und qk206
4.6 Zusammenfassende Bemerkungen208
5. Hypothesenbewertung208
5.1 Einleitung208
5.2 Wilks’ Lambda-Kriterium210
5.3 Roy’s Eigenwert- Kriterium211
5.4 Hotelling- Lawley Spur Kriterium211
5.5 Pillai-Bartlett Spur Kriterium212
5.6 Einfache Konfidenzintervalle212
5.7 Praktische Signifikanz215
5.8 Zusammenfassende Bemerkungen215
Literatur216
Kapitel 4: Regressions- und kanonische Analyse222
1. Regressionsanalyse223
1.1 Beschreibende lineare Regression225
1.2 Das allgemeine regressionsanalytische Modell230
1.3 Die Schätzung der Parameter im allgemeinen regressionsanalytischen Modell233
1.4 Prognose im allgemeinen regressionsanalytischen Modell235
1.5 Statistische Tests im klassischen regressionsanalytischen Modell239
1.6 Ridge-Regression246
1.7 Klassisches korrelationsanalytisches Modell und multiple Korrelation249
1.8 Modelle mit Fehlern in den Prädiktoren253
1.9 Zeitreihenanalyse im allgemeinen regressionsanalytischen Modell259
1.10 Suppression und Kollinearität265
1.11 Schrittweise Regression273
1.12 Teststärke277
1.12.1 Teststärke279
1.12.2 Bestimmen des erforderlichen Stichprobenumfangs N279
1.12.3 Die erforderliche Populationskorrelation R283
1.12.4 Die höchstens sinnvolle Prädiktorenzahl K283
1.12.5 Teststärke283
2. Kanonische Korrelation286
2.1 Einführung286
2.2 Das Modell der kanonischen Korrelation für zwei Variablenmengen mit zufälligen Größen287
2.3 Schätzung der kanonischen Korrelationen und der Koeffizientenvektoren der kanonischen Variablen292
2.4 Test zur Bestimmung der Anzahl der kanonischen Variablen293
2.5 Extraktions- und Redundanzmaße294
2.6 Verallgemeinerung der kanonischen Korrelation auf mehr als zwei Variablenmengen297
Literatur300
Kapitel 5.: Diskriminanzanalyse309
1. Einführung309
1.1 Problemstellung309
1.2 Entstehungsgeschichte311
1.3 Übersichtsarbeiten311
2. Grundlagen311
2.1 Lineare Diskriminanzfunktion311
2.2 Bayes-Ansatz316
2.3 Fehlerraten317
2.4 Minimaxprinzip319
2.5 Diskriminanzanalyse unter Nebenbedingungen und Kosten der Fehlklassifikation320
2.6 Quadratische Diskrimination321
2.7 Zusammenhang zwischen Diskrimination und Regression323
2.8 Verfahren für mehrere Populationen324
2.8.1 Multiple Diskriminanzanalyse324
2.8.2 Minimierung des erwarteten Verlustes326
2.8.3 Distanzmaße327
2.8.4 Andere Verfahren327
2.8.5 Methodenvergleich328
2.9 Logistische Diskrimination329
2.10 Kovariate Diskriminanzanalyse330
2.11 Sequentielle Diskrimination331
2.12 Zeitreihen333
2.13 Variablenauswahl334
3. Inferenzstatistik337
3.1 Signifikanztests337
3.2 Schätzungen338
4. Robustheit339
4.1 Lineare Diskriminanzfunktion339
4.2 Quadratische Diskriminanzfunktion340
4.3 Robuste Diskriminanzfunktionen340
5. Nichtparametrische Verfahren341
5.1 Nichtparametrische Zuordnungsregeln341
5.2 Variablenauswahl343
5.3 Schätzungen der Fehlerrate344
6. Analyse qualitativer und diskreter Daten344
6.1 Verteilungsmodelle344
6.1.1 Volles Multinomialmodell344
6.1.2 Modelle bei multivariaten binären Items345
6.2 Nichtparametrische Verfahren bei qualitativen Daten346
6.3 Gleichzeitiges Vorliegen diskreter und stetiger Variablen347
6.4. Variablenauswahl347
Literatur348
Kapitel 6: Latente Strukturanalyse367
1. Einführung367
2. Grundbegriffe der latenten Strukturanalyse369
3. Allgemeines Vorgeben bei der latenten Strukturanalyse373
4. Modelle der latenten Strukturanalyse375
4.1 Allgemeines Modell375
4.2 Existenzproblem377
4.3 Identifikationsproblem377
4.4 Strukturproblem378
4.5 Latentes Klassenmodell378
4.6 Latentes Polynommodell383
4.7 Lokalisiertes Klassenmodell384
4.8 Latentes Inhaltsmodell385
4.9 Latentes Distanzmodell386
4.10 Testtheoretisches Modell386
4.11 Latentes Profilmodell387
4.12 Andere Modelle388
5. Statistische Fragestellungen389
5.1 Parameterschätzung389
5.1.1 Einführung389
5.1.2 Algebraische Verfahren389
5.1.3 Faktorisierungsmethoden391
5.1.4 Maximum-Likelihood-Schätzungen391
5.1.5 Aufteilungsmethoden393
5.1.6 Andere Schätzmethoden394
5.1.7 Programme und Algorithmen394
5.1.8 Probleme beim Schätzen395
5.2 Signifikanztests396
6. Schätzung der latenten Variablen396
7. Vergleich mit anderen Verfahren397
7.1 Vergleich mit der Faktoranalyse397
7.2 Vergleich mit der Guttman-Skalierung398
8. Anwendungen399
Literatur400
Kapitel 7: Clusteranalyse406
1. Zur Entwicklung der Literatur406
2. Zur Datenerhebung und Datenstruktur408
3. Problemstellungen und Verfahren411
3.1 Untermengenauswahl411
3.2 Mengenzerlegung414
3.3 Hierarchische Clusteranalysen420
3.3.1 Einordnung und Charakteristik420
3.3.2 Agglomerative Verfahren423
3.3.3 Subdivisive Verfahren428
3.3.4 Evaluation, Anwendung und Weiterentwicklungen430
3.4 Baumrepräsentationen und hybride Modelle435
3.5 Überlappende Gruppierung437
3.6 Cluster in Datenmatrizen440
4. Diskussion und Ausblick441
Literatur444
Kapitel 8: Typenanalyse456
1. Einführung456
2. Die Musteranalyse von McQuitty458
3. Die Konfigurationsfrequenzanalyse von Lienert476
4. Andere typenanalytische Ansätze486
4.1 Die Musterähnlichkeitsanalyse von Cattell486
4.2 Die Profildistanzanalyse von Sawrey, Keller und Conger488
4.3 Die Übereinstimmungsanalyse von Gengerelli489
4.4 Die Ähnlichkeitsanalyse nach Lorr und McNair491
4.5 Die Gruppierungsanalyse von Friedman und Rubin493
4.6 Der informationstheoretische Ansatz von Wallace und Boulton494
4.7 Die lineare Typenanalyse von Overall und Mett494
4.8 Die parametrische Mischungsanalyse von Wolfe und Fleiss496
4.9 Die Ähnlichkeitspartialisierungsmethode von Bolz497
Literatur499
Autoren- Register513
Sach-Register525

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