Bewertung:
Das Buch „Longitudinal Structural Equation Modeling“ von Prof. Little gilt weithin als hervorragende Quelle für das Verständnis und die Anwendung der Modellierung latenter Längsschnittvariablen. Es verbindet praktische Erfahrung, klare Erklärungen und Humor und macht komplexe statistische Konzepte zugänglich. Während viele Nutzer das Buch als unschätzbar für Forschung und Lehre empfinden, sind einige Rezensenten der Meinung, dass es hinter den hohen Erwartungen zurückbleibt, die durch begeisterte Rezensionen geweckt wurden.
Vorteile:⬤ Praktische Einsichten und praktische Ratschläge, die auf der Erfahrung des Autors beruhen.
⬤ Klarer und benutzerfreundlicher Schreibstil.
⬤ Enthält Humor und Beispiele aus der Praxis, die den Leser ansprechen.
⬤ Sehr nützlich für Dissertationen und akademische Veröffentlichungen.
⬤ Effektiv bei der verständlichen Erklärung komplexer statistischer Konzepte.
⬤ Einige Leser waren der Meinung, dass das Buch den übermäßig positiven Rezensionen nicht gerecht wird.
⬤ Erfordert erheblichen Aufwand, um alle Begriffe und Konzepte vollständig zu erfassen.
⬤ Ein Rezensent stufte es im Vergleich zu anderen Texten als durchschnittlich ein.
(basierend auf 13 Leserbewertungen)
Longitudinal Structural Equation Modeling
Anhand konkreter Datensätze als anschauliche Beispiele zeigt dieses Buch zahlreiche Möglichkeiten auf, die Strukturgleichungsmodellierung (SEM) auf jede Studie mit wiederholten Messungen anzuwenden.
In den ersten Kapiteln werden die Grundlagen für die Modellierung eines längsschnittlichen Veränderungsprozesses gelegt, von Fragen der Messung, des Designs und der Spezifikation bis hin zur Modellbewertung und Interpretation. Der Autor geht sowohl auf die Ideen des großen Ganzen als auch auf die technischen Details ein und erläutert, wann und wie longitudinale konfirmatorische Faktorenanalysen, longitudinale Panelmodelle (einschließlich des Falles mit mehreren Gruppen), Mehrebenenmodelle, Wachstumskurvenmodelle und komplexe Faktorenmodelle sowie Modelle für Mediation und Moderation verwendet werden können.
Zu den benutzerfreundlichen Merkmalen gehören Gleichungskästen, die die Elemente in jeder Gleichung klar erklären, Glossare am Ende des Kapitels und kommentierte Vorschläge für weiterführende Literatur. Die begleitende Website (www.guilford.com/little-materials) bietet Datensätze für alle Beispiele - darunter Studien über Mobbing, die Emotionen jugendlicher Schüler und gesundes Altern - mit Syntax und Ausgaben von LISREL, Mplus und R (lavaan).
| ISBN: | 9781462510160 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2013 |
| Seitenzahl: | 386 |
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