Fortschritte in der Latent-Class-Analyse: Eine Festschrift zu Ehren von C. Mitchell Dayton (HC)

Fortschritte in der Latent-Class-Analyse: Eine Festschrift zu Ehren von C. Mitchell Dayton (HC) (R. Hancock Gregory)

Originaltitel:

Advances in Latent Class Analysis: A Festschrift in Honor of C. Mitchell Dayton (HC)

Inhalt des Buches:

Was ist eine latente Klassenanalyse? Hätte man diese Frage vor dreißig oder vierzig Jahren gestellt, hätte man eine andere Antwort erhalten als heute.

Näher an ihrer Entstehungszeit wurde die latente Klassenanalyse in erster Linie als eine kategoriale Datenanalysetechnik betrachtet, die oft als ein Faktoranalysemodell konzipiert wurde, bei dem sowohl die gemessenen Variablenindikatoren als auch die zugrunde liegenden latenten Variablen kategorial sind. Heute ist sie jedoch in einen viel breiteren Rahmen der Mischungs- und Diagnosemodellierung eingebettet, der gemessene und latente Variablen integriert, die kategorial und/oder kontinuierlich sein können, und in dem latente Klassen dazu dienen, die Teilpopulationen zu definieren, für die sich viele Aspekte des fokalen Modells der gemessenen und latenten Variablen unterscheiden können.

Damit die Analyse latenter Klassen diese Entwicklungssprünge machen konnte, waren sowohl methodische als auch didaktische Beiträge erforderlich. Zu den Vorreitern an beiden Fronten gehörte C. Mitchell „Chan“ Dayton von der University of Maryland, dessen jahrzehntelange Arbeit an der latenten Klassenanalyse dazu beitrug, dass sich die Methode ausbreiten und ihr heutiges Potenzial erreichen konnte.

Der aktuelle Band der Reihe Center for Integrated Latent Variable Research (CILVR) spiegelt die Vielfalt der heutigen Latent-Class-Analyse wider. Er würdigt Arbeiten, die mit den bekannten Beiträgen von Chan in Verbindung stehen, von ihm ermöglicht und von ihm inspiriert wurden, und weist auf eine noch aufregendere Zukunft hin, die noch bevorsteht.

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9781641135627
Autor:
Verlag:
Sprache:Englisch
Einband:Hardcover

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)