Lineare Strukturgleichungsmodelle sind aus der verhaltenswissenschaftlichen Forschung nicht
mehr wegzudenken. Sie sind ein nützliches Werkzeug um Hypothesen über Beziehungen zwischen
Variablen zu prüfen und - mehr noch - Implikationen kausaler Strukturen zu testen. In diesem
Buch werden Grundlagen Hintergründe und die Vorgehensweisen bei der Spezifizierung von
Kausalmodellen diskutiert. Dies wird an einem empirischen Beispiel und unter Verwendung des
lavaan-Pakets innerhalb der Software R illustriert. Der Schwerpunkt des Buchs liegt hierbei
weniger auf methodischen und statistischen Aspekten eines Modells sondern auf der adäquaten
Übersetzung der theoretischen Vorstellungen in ein Modell. Ein besonderer Stellenwert wird dem
Verständnis der kausalen Implikationen von Modellen der theoretische Bedeutung von Variablen
der Diagnostik einer Fehlanpassung an die Daten und modernen Konzepten wie dem
Instrumentalvariablen-Ansatz aus der Ökonometrie und dem d-separation-Konzept eingeräumt.
Somit bietet das Buch sowohl einen Einstieg für Anfänger innen als auch interessante Inhalte
für Fortgeschrittene.
