Lineare Strukturgleichungsmodelle: Eine Einführung mit R (Sozialwissenschaftliche Forschungsmethoden)

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Kundenbewertungen

4,5/5 (2 Bewertungen)

★★★★★ Lars Wulmer 05.10.2023 amazon.de

Aus meiner Sicht ist dieses Buch eine sehr gute Lektüre für jeden Einsteiger bzw. jede Einsteigerin in SEM und R. Man kann mit wenig Erfahrung direkt loslegen. Darüber hinaus ist es auch verständlich, ohne dass die Theorie zu kurz kommt.Der Autor geht zunächst auf unterschieliche Modell ein, die sich mit SEMs verwirklichen lassen. Alle Themen sind klar beschrieben, wobei die nötige Theorie mit-erklärt wird.In Kürze wird ein Überblick über die nötigen Rechenschritte in R gegeben und dann geht es schon um die Interpretation der Ausgaben. Was mir besonders gut gefallen hat, war der Abschnitt über die "Fehlersuche" in schlecht fittenden Modellen.

Bücher EAN 9783957100498

Lineare Strukturgleichungsmodelle: Eine Einführung mit R (Sozialwissenschaftliche Forschungsmethoden)

Name: Lineare Strukturgleichungsmodelle: Eine Einführung mit R (Sozialwissenschaftliche Forschungsmethoden)
Brand: Edition Rainer Hampp
SKU: 9783957100498
Rating: 4.5 (2 reviews)

Hersteller: Edition Rainer Hampp

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Produktfakten auf einen Blick zur EAN 9783957100498

Hersteller: Edition Rainer Hampp
EAN: 9783957100498
Kategorie: Bücher
Farbe: Teal/Turquoise green
Gewicht: 0.258 kg
Breite: 7 mm
H├Âhe: 211 mm
L├ñnge: 148 mm

Technische Daten

Erscheinungsdatum: 2015-11-15T00:00:01Z
Seitenzahl: 188
Sprache: Deutsch

Produktbeschreibung

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

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