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Die Analyse fehlspezifizierter Modelle mit latenten Variablen

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Ulrich Berz

Statistische Modelle mit latenten Variablen erlauben die direkte Modellierung hypothetischer Konstrukte und ihre Verwendung in der Analyse komplexer Wirkungszusammenhänge. Sie gewinnen deshalb in den letzten Jahren sowohl in der Volks- als auch in der Betriebswirtschaftslehre zunehmend an Popularität. Ein typisches Problem von solchen Modellen besteht jedoch darin, daß sie in der Praxis bestenfalls als gute Approximationen des datengenerierenden Prozesses aufgefaßt werden können, also stets mehr oder weniger fehlspezifiziert betrachtet werden müssen. Tests auf exakte Gültigkeit sind dann nur wenig informativ. In dieser Arbeit werden Schätz- und Prüfverfahren diskutiert, die auch auf fehlspezifizierte Modelle sinnvoll angewendet werden können. Das Ziel besteht darin, dem Forscher ein Instrumentarium zur Verfügung zu stellen, das es erlaubt, Modelle mit statistischen Methoden zu überprüfen und ein «nützliches Modell» auszuwählen.
Aus dem Inhalt: Kausalität in den Sozialwissenschaften - Latente Variablen - Kovarianzstrukturanalyse - Momentenstrukturanalyse - Schätzverfahren bei Fehlspezifikation - Prüfung der Modellanpassung - Bootstrapverfahren - Pearson-Typ Statistik.