Strukturgleichungsmodelle - Teil 2 - Modellspezifikation

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  • Опубликовано: 18 сен 2024
  • Sie erfahren, wie man eine Theorie in ein Gleichungssystem übersetzen kann. Sie lernen den Unterschied zwischen Definitions- und Strukturgleichungen kennen. Sie erfahren, wann ein Modell identifiziert ist und warum Modelle überidentifiziert sein sollten. Sie erfahren, welche Art von Modellen man mit Strukturgleichungsmodellen untersuchen kann und welche nicht.

Комментарии • 4

  • @ElowenFaye
    @ElowenFaye 28 дней назад

    Die Videoreihe ist sehr hilfreich, vielen Dank! Etwas ist mir allerdings aufgefallen: Muss es bei ca. 20:38 unter Punkt 3.2 nicht heißen "wahrer" Wert und Messfehler sind unabhängig (beides exogene Variablen)? Denn der beobachtete Wert wäre ja eine endogene Variable (steht ja sogar noch unter 3.1).

  • @MarStream
    @MarStream 3 месяца назад

    Hallo! Vielen Dank für die tollen Erklärungen. Sie erleichtern uns (meiner Kommilitonin und mir) das Leben. Wir sind Pscyhologiestudierende und haben aktuell ein Seminar zu Strukturgleichungsmodelle. Müssen zum Thema der Messinvarianz ein Referat halten. Wir haben erfolglos versucht das Video von Ihnen dazu zu finden. Gibt es das noch? Falls nicht, wäre es möglich Zugriff darauf zu bekommen? Vielen Dank :)

  • @ryuuk4498
    @ryuuk4498 Год назад +1

    Moin! Sie sprechen an, dass die Modelle nicht rekursiv sein dürfen und dass man dementsprechend keine Wechselwirkungen bei Strukturgleichungsmodellen einzeichnen sollte. Nun stellt sich mir allerdings die Frage, wie man solche Wechselwirkungen am besten darstellt? Gibt es da alternative Modelle oder Methoden?
    Vielen Dank für die Videos an dieser Stelle!

    • @lincolnsixecho51
      @lincolnsixecho51 10 месяцев назад +1

      Hallo. Phänomene in ihrer Wirksamkeit auf ihre Rekursivität zu beschränken, führt ja an der Natur der Phänomene vorbei, da dementsprechend für diese weder Anfang noch Ende bestehen dürfte. So, wie ich das verstanden habe, würden latente Konstrukte dann nur aus sich selbst bestehen, was letztendlich paradox wäre. Zudem definiert sich die hier dargestellte Technik ja von vorneherein nicht als "alles erklärend" , sondern nimmt die in ihr angenommenen Zusammenhänge nur als mehr oder weniger gute Beschreibung von Effekten mit einem gewissen "fit" an. Rekursivität führt da, sonwie ich das sehe, nicht weiter. Es sind halt mathematische Modelle. Wenn man diese Modelle in ihren Einschränkungen und ihrem spezifischen Blickwinkel versteht, liefern sie aber offenbar brauchbare Hinweise über strukturelle Zusammenhänge, sonst hätte man diesen Ansatz sicher inzwischen verworfen. Realität ist eben eine komplexe Sache. Ich bin zwar kein "Experte", aber ich denke nicht, dass es Modelle gibt, die diese ohne irgendwelche Vorbehalte oder Einschränkungen abbildet. - Wenn dir doch etwas bekannt wird, lass es mich gern wissen....
      Gruss!