Availability: Panelanalyse | Technische Universität München

Panelanalyse: Grundlagen, Techniken, Beispiele

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Bibliographic Details
Main Authors:	Engel, Uwe 1954- (Author), Reinecke, Jost 1957- (Author)
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Language:	German
Published:	Berlin [u.a.] de Gruyter 1994
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adam_text	Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 1.1 Das Paneldesign 1 1.2 Modelltypen und Analyseansätze 10 2 Regressions , Pfad und Strukturgleichungsmodelle 15 2.1 Regressions und Pfadmodelle mit gemessenen Variablen . 15 2.1.1 Regressionsmodelle 15 2.1.1.1 Einfaches konditionales Regressionsmodell . 15 2.1.1.2 Konditionale Regressionsmodelle mit zeit¬ konstanten und zeitinvarianten Variablen . . 17 2.1.2 Pfadmodelle 21 2.1.2.1 2 Variablen/2 Wellen(2V2W) Standard design 21 2.1.2.2 Die Berechnung der Pfadkoeffizienten . 23 2.2 Indikatoren und Strukturgleichungsmodelle 31 2.2.1 Ein Indikatorenmodell 32 2.2.2 Multiples Indikatorenmodell (Strukturgleichungsmo¬ dell) 45 2.2.3 Strukturgleichungsmodelle mit latenten exogenen Va¬ riablen 62 2.2.3.1 Drei Wellen Panelmodell mit zeitvarianter exogener Variablen 63 2.2.3.2 Drei Wellen Panelmodell mit zeitinvarianter exogener Variable 68 2.2.4 Spezielle Anwendungen von Strukturgleichungsmo¬ dellen bei Paneldaten 73 2.2.4.1 Subgruppenanalysen und der multiple Gruppenvergleich 74 2.2.4.2 Latente Mittelwertstrukturen und latente Wachstumsmodelle 81 2.2.5 Schätzung von Strukturgleichungsmodellen mit ordi nalem Meßniveau 94 3 Panelmodelle für qualitative Variablen 105 3.1 Zielsetzungen und Konzepte 105 3.1.1 Ein Orientierungsrahmen 105 3.1.2 Typische Zielsetzungen und Konzepte in ib.^ Panel analysen qualitativer Variablen 107 3.2 Modellkonstruktion 112 viii Inhaltsverzeichnis 3.2.1 Loglineare, lineare und logistische Modelle als verall¬ gemeinerte lineare Modelle 112 3.2.2 Spezifikation von Respondenzfunktion und Design¬ matrix: Lineares, Logit und loglineares Modell . 116 3.3 Komplexe Strukturen 129 3.3.1 Hierarchische loglineare Modelle 130 3.3.2 Äquivalenz von loglinearen und Logit Modellen . 132 3.3.3 Loglineare Pfadmodelle 134 3.3.4 Zeitsequentielle Logit Modelle 137 3.3.5 Zur besseren Interpretierbarkeit: Exponentielle Form loglinearer und logistischer Modelle 138 3.4 Zeitdiskrete Modelle 140 3.4.1 Assoziation und Unabhängigkeit in Mobilitätstabel¬ len: Das loglineare Standarddesign 140 3.4.2 Unabhängigkeit und Quasi Unabhängigkeit in Test Retest Messungen 149 3.4.3 Symmetrie, Quasi Symmetrie, Marginale Homo¬ genität 155 3.4.4 Persistenz, Symmetrie und der Einfluß von Kovariaten 163 3.4.5 Wachstumskurvenmodelle 174 3.5 Zeitkontinuierliche Modelle 181 3.5.1 Der zeitdiskrete und zeitkontinuierliche Markov Prozeß 182 3.5.2 Rekursive Modelle 185 3.5.3 Nichtrekursive Modelle 190 4 Modelle zur Analyse latenter Klassen 199 4.1 Die latente Klassenanalyse 199 4.1.1 Das formale Modell der latenten Klassenanalyse . . 200 4.1.2 Die Schätzung der Parameter 203 4.2 Die Anwendung der latenten Klassenanalyse auf Paneldaten . 207 4.2.1 Latentes Klassenmodell mit Wahrscheinlichkeitsre¬ striktionen 208 4.2.1.1 Restriktionen der unbedingten Wahrschein¬ lichkeiten im Zwei Klassenmodell 208 4.2.1.2 Restriktionen der bedingten Wahrschein¬ lichkeiten im Zwei Klassenmodell 211 4.2.2 Latentes Klassenmodell mit Schwellenwert¬ restriktionen 216 4.3 Die Spezifikation von Markov Modellen 225 4.3.1 Manifestes Markov Modell 226 4.3.2 Mixed Markov Modelle 228 Inhaltsverzeichnis ix 4.3.2.1 Mover Stayer Modell 229 4.3.2.2 Black and White Modell 229 4.3.3 Latentes Markov Modell 230 4.3.4 Latentes Mixed Markov Modell 246 5 Das Problem fehlender Werte und die Panelmortalität 253 5.1 Fehlende Werte in Paneldaten 253 5.1.1 Arten von fehlenden Werten 254 5.1.2 Die Ursachen der Panelmortalität 256 5.2 Analyse von Paneldaten mit fehlenden Werten 260 5.2.1 Fallweiser und paarweiser Ausschluß fehlender Werte . 263 5.2.2 Maximum Likelihood(ML) Schätzungen für kontinu¬ ierliche Paneldaten 266 5.2.2.1 Das Prinzip des nicht iterativen ML Schätz verfahrens 268 5.2.2.2 Berechnung der ML Schätzer durch nicht¬ iterative Matrizenoperationen 272 5.2.3 Maximum Likelihood(ML) Schätzungen für qualita¬ tive Paneldaten 285 5.2.3.1 ML Schätzung von partiell klassifizierten Mobilitätstabellen: Der EM Algorithmus bei ignorierbarer Nichtbeantwortung 286 5.2.3.2 Loglineare Modelle für partiell klassifizierte Mobilitätstabellen 299 Anhang 317 1. Verzeichnis und Bezugsadressen der verwendeten Software . .317 2. Literaturverzeichnis 318
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