Description
(Text)
Statistische Modelle mit latenten Variablen erlauben die direkte Modellierung hypothetischer Konstrukte und ihre Verwendung in der Analyse komplexer Wirkungszusammenhänge. Sie gewinnen deshalb in den letzten Jahren sowohl in der Volks- als auch in der Betriebswirtschaftslehre zunehmend an Popularität. Ein typisches Problem von solchen Modellen besteht jedoch darin, daß sie in der Praxis bestenfalls als gute Approximationen des datengenerierenden Prozesses aufgefaßt werden können, also stets mehr oder weniger fehlspezifiziert betrachtet werden müssen. Tests auf exakte Gültigkeit sind dann nur wenig informativ. In dieser Arbeit werden Schätz- und Prüfverfahren diskutiert, die auch auf fehlspezifizierte Modelle sinnvoll angewendet werden können. Das Ziel besteht darin, dem Forscher ein Instrumentarium zur Verfügung zu stellen, das es erlaubt, Modelle mit statistischen Methoden zu überprüfen und ein "nützliches Modell" auszuwählen.
(Table of content)
Aus dem Inhalt: Kausalität in den Sozialwissenschaften - Latente Variablen - Kovarianzstrukturanalyse - Momentenstrukturanalyse - Schätzverfahren bei Fehlspezifikation - Prüfung der Modellanpassung - Bootstrapverfahren - Pearson-Typ Statistik.
(Author portrait)
Der Autor: Ulrich Berz wurde 1965 in Groß-Gerau geboren. Er studierte Volkswirtschaftslehre an der Johann Wolfgang Goethe-Universität in Frankfurt am Main. Nach dem Abschluß als Diplom-Volkswirt war er von 1991-1996 als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Statistik und Mathematik der Universität Frankfurt beschäftigt. 1995 erfolgte die Promotion zum Dr. rer. pol.
