Die Güte der Gütemaße - Zur Bewertung von Strukturgleichungsmodellen
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Die Güte der G?tema?e: Strukturgleichungsmodelle bieten eine flexible Modellierungsvariante an, die sich auch in den Sozialwissenschaften immer größerer Beliebtheit erfreut. Um die statistische Güte eines Strukturgleichungsmodells zu überprüfen, steht eine Vielzahl von Fit-Indizes, auch als G?tema?e oder Fit-Maße bezeichnet, zur Verfügung. Im Kontext der linearen Strukturgleichungsmodellierung erweisen sich vier Fit-Indizes als besonders einschlägig: Der `Root Mean Square Error of Approximation` (RMSEA), der `Tucker-Lewis Index` (TLI), der `Comparative Fit Index` (CFI) und der `Standardized Root Mean Square Residual` (SRMR). Es handelt sich dabei um vier häufig verwendete Fit-Indizes, die in gängiger Statistik-Software fest implementiert sind. Zwar sollen die verschiedenen Fit-Indizes in gleichem Maße Auskunft über die Güte des Modells geben, jedoch ergibt sich bei der Analyse eines Strukturgleichungsmodells oft der Umstand, dass die unterschiedlichen G?tema?e verschiedene Schlösse bezüglich der Güte des Modells nahelegen. Im Rahmen einer umfassenden Simulationsstudie werden bestimmte Sensitivit?ten der genannten Fit-Indizes bezüglich verschiedener Modellspezifikationen untersucht. Ziel dieses Buches ist es, anhand konkreter Handlungsempfehlungen interessierten Anwenderinnen und Anwendern den Umgang mit Fit-Indizes zu erleichtern. Buch.

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Zur Bewertung von Strukturgleichungsmodellen Strukturgleichungsmodelle bieten eine flexible Modellierungsvariante an, die sich auch in den Sozialwissenschaften immer größerer Beliebtheit erfreut. Um die statistische Güte eines Strukturgleichungsmodells zu überprüfen, steht eine Vielzahl von Fit-Indizes, auch als Gütemaße oder Fit-Maße bezeichnet, zur Verfügung. Im Kontext der linearen Strukturgleichungsmodellierung erweisen sich vier Fit-Indizes als besonders einschlägig: Der Root Mean Square Error of Approximation´´ (RMSEA), der Tucker-Lewis Index´´ (TLI), der Comparative Fit Index´´ (CFI) und der Standardized Root Mean Square Residual´´ (SRMR). Es handelt sich dabei um vier häufig verwendete Fit-Indizes, die in gängiger Statistik-Software fest implementiert sind. Zwar sollen die verschiedenen Fit-Indizes in gleichem Maße Auskunft über die Güte des Modells geben, jedoch ergibt sich bei der Analyse eines Strukturgleichungsmodells oft der Umstand, dass die unterschiedlichen Gütemaße verschiedene Schlüsse bezüglich der Güte des Modells nahelegen. Im Rahmen einer umfassenden Simulationsstudie werden bestimmte Sensitivitäten der genannten Fit-Indizes bezüglich verschiedener Modellspezifikationen untersucht. Ziel dieses Buches ist es, anhand konkreter Handlungsempfehlungen interessierten Anwenderinnen und Anwendern den Umgang mit Fit-Indizes zu erleichtern. 19.02.2019, gebundene Ausgabe.

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Zur Bewertung von Strukturgleichungsmodellen, Strukturgleichungsmodelle bieten eine flexible Modellierungsvariante an, die sich auch in den Sozialwissenschaften immer grösserer Beliebtheit erfreut. Um die statistische Güte eines Strukturgleichungsmodells zu überprüfen, steht eine Vielzahl von Fit-Indizes, auch als Gütemasse oder Fit-Masse bezeichnet, zur Verfügung. Im Kontext der linearen Strukturgleichungsmodellierung erweisen sich vier Fit-Indizes als besonders einschlägig: Der Root Mean Square Error of Approximation´´ (RMSEA), der Tucker-Lewis Index´´ (TLI), der Comparative Fit Index´´ (CFI) und der Standardized Root Mean Square Residual´´ (SRMR). Es handelt sich dabei um vier häufig verwendete Fit-Indizes, die in gängiger Statistik-Software fest implementiert sind. Zwar sollen die verschiedenen Fit-Indizes in gleichem Masse Auskunft über die Güte des Modells geben, jedoch ergibt sich bei der Analyse eines Strukturgleichungsmodells oft der Umstand, dass die unterschiedlichen Gütemasse verschiedene Schlüsse bezüglich der Güte des Modells nahelegen. Im Rahmen einer umfassenden Simulationsstudie werden bestimmte Sensitivitäten der genannten Fit-Indizes bezüglich verschiedener Modellspezifikationen untersucht. Ziel dieses Buches ist es, anhand konkreter Handlungsempfehlungen interessierten Anwenderinnen und Anwendern den Umgang mit Fit-Indizes zu erleichtern. gebundene Ausgabe, 19.02.2019.

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Strukturgleichungsmodelle bieten eine flexible Modellierungsvariante an, die sich auch in den Sozialwissenschaften immer größerer Beliebtheit erfreut. Um die statistische Güte eines Strukturgleichungsmodells zu überprüfen, steht eine Vielzahl von Fit-Indizes, auch als Gütemaße oder Fit-Maße bezeichnet, zur Verfügung. Im Kontext der linearen Strukturgleichungsmodellierung erweisen sich vier Fit-Indizes als besonders einschlägig: Der "Root Mean Square Error of Approximation" (RMSEA), der "Tucker-Lewis Index" (TLI), der "Comparative Fit Index" (CFI) und der "Standardized Root Mean Square Residual" (SRMR). Es handelt sich dabei um vier häufig verwendete Fit-Indizes, die in gängiger Statistik-Software fest implementiert sind. Zwar sollen die verschiedenen Fit-Indizes in gleichem Maße Auskunft über die Güte des Modells geben, jedoch ergibt sich bei der Analyse eines Strukturgleichungsmodells oft der Umstand, dass die unterschiedlichen Gütemaße verschiedene Schlüsse bezüglich der Güte des Modells nahelegen. Im Rahmen einer umfassenden Simulationsstudie werden bestimmte Sensitivitäten der genannten Fit-Indizes bezüglich verschiedener Modellspezifikationen untersucht. Ziel dieses Buches ist es, anhand konkreter Handlungsempfehlungen interessierten Anwenderinnen und Anwendern den Umgang mit Fit-Indizes zu erleichtern.

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Strukturgleichungsmodelle bieten eine flexible Modellierungsvariante an, die sich auch in den Sozialwissenschaften immer größerer Beliebtheit erfreut. Um die statistische Güte eines Strukturgleichungsmodells zu überprüfen, steht eine Vielzahl von Fit-Indizes, auch als Gütemaße oder Fit-Maße bezeichnet, zur Verfügung. Im Kontext der linearen Strukturgleichungsmodellierung erweisen sich vier Fit-Indizes als besonders einschlägig: Der „Root Mean Square Error of Approximation" (RMSEA), der „Tucker-Lewis Index" (TLI), der „Comparative Fit Index" (CFI) und der „Standardized Root Mean Square Residual" (SRMR). Es handelt sich dabei um vier häufig verwendete Fit-Indizes, die in gängiger Statistik-Software fest implementiert sind. Zwar sollen die verschiedenen Fit-Indizes in gleichem Maße Auskunft über die Güte des Modells geben, jedoch ergibt sich bei der Analyse eines Strukturgleichungsmodells oft der Umstand, dass die unterschiedlichen Gütemaße verschiedene Schlüsse bezüglich der Güte des Modells nahelegen. Im Rahmen einer umfassenden Simulationsstudie werden bestimmte Sensitivitäten der genannten Fit-Indizes bezüglich verschiedener Modellspezifikationen untersucht. Ziel dieses Buches ist es, anhand konkreter Handlungsempfehlungen interessierten Anwenderinnen und Anwendern den Umgang mit Fit-Indizes zu erleichtern. , Kindle Edition, Ausgabe: 1, Format: Kindle eBook, Label: De Gruyter Oldenbourg, De Gruyter Oldenbourg, Produktgruppe: eBooks, Publiziert: 2019-02-19, Freigegeben: 2019-02-19, Studio: De Gruyter Oldenbourg.

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Erscheinungsdatum: 19.02.2019, Medium: Buch, Einband: Gebunden, Titel: Die Güte der Gütemaße, Titelzusatz: Zur Bewertung von Strukturgleichungsmodellen, Autor: Reußner, Miriam, Verlag: Gruyter, de Oldenbourg // De Gruyter Oldenbourg, Sprache: Deutsch, Schlagworte: Forschung // wirtschafts- // sozialwissenschaftlich // Sozialforschung // Empirische Sozialforschung // Philosophie // Sprache // Sprachphilosophie // SOCIAL SCIENCE // Statistics, Rubrik: Soziologie, Seiten: 125, Abbildungen: 10 b/w Ill., 36 b/w tbl., Gewicht: 378 gr, Verkäufer: averdo.

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Die Güte der Gütemaße: Strukturgleichungsmodelle bieten eine flexible Modellierungsvariante an, die sich auch in den Sozialwissenschaften immer größerer Beliebtheit erfreut. Ebook.

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