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versuchsplanung (Subject) / 11. Vorlesung (Lesson)
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- Korrelative Untersuchungen: Themen Ziel: Untersuchung von Zusammenhängen, Prüfen von Zusammenhangshypothesen •Korrelation vs. Kausalität •Querschnitt vs. Längsschnitt •Cross-laggedpanel •Pfadanalyse •Lineare Strukturgleichungsmodelle 3 Untersuchung von Zusammenhängen, Prüfen von Zusammenhangshypothesen• Korrelation vs. Kausalität•Querschnitt vs. Längsschnitt•Cross-laggedpanel•Pfadanalyse•Lineare Strukturgleichungsmodelle
- Korrelation vs. Kausalität •Auswahl möglicher Kausalmodelle bei Korrelation zwischen zwei Variablen X und Y•Kausalmodelle nicht vereinbar mit Nullkorrelation zwischen X und Y
- Querschnitt vs. Längsschnitt •Querschnitt: gleichzeitige Erhebung aller Variablen–beide Kausalrichtungen möglich•Längsschnitt: Erhebung zu unterschiedlichen Zeitpunkten–nur eine Kausalrichtung möglich; später erhobenes Merkmal Y kann das früher erhobene Merkmal X nicht beeinflusst haben
- Cross-laggedpanel Längsschnittuntersuchung zum Vergleich zweier Kausalmodelle•Hypothese A: Bildung (B) beeinflusst Einkommen (E)•Hypothese B: Einkommen (E) beeinflusst Bildung (B)
- Pfadanalyse Grundidee: Partialkorrelationen zur Bewertung von Kausalmodellen
- Lineare Strukturgleichungsmodelle (structuralequationmodels, SEM) Erweiterung der Pfadanalyse um latente Variablen (oval) und ihre Korrelationen
- Korrelative Untersuchungen: Zusammenfassung •Korrelation vs. Kausalität –Korrelative Studien können u.U. Kausalhypothese widerlegen (Nullkorrelation); Problem Teststärke –Korrelative Studien können u.U. Kausalhypothese widerlegen (Nullkorrelation); Problem Teststärke
- Korrelative Untersuchungen: Zusammenfassung Querschnitt vs. Längsschnitt –In einer längsschnittlichenUntersuchung können mögliche Kausalrichtungen ausgeschlossen werden
- Korrelative Untersuchungen: Zusammenfassung Cross-laggedpanel –Spezielles Design zum Vergleich zweier Kausalmodelle
- Korrelative Untersuchungen: Zusammenfassung Pfadanalyse –Allgemeines Verfahren zur Analyse komplexer Kausalmodelle
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- Korrelative Untersuchungen: Zusammenfassung •Lineare Strukturgleichungsmodelle –komplexe Kausalmodelle mit latenten Variablen und Korrelationen