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Strukturgleichungsmodellierung: Pfadanalyse und Strukturregression

Die Strukturgleichungsmodellierung (SEM) ist ein universelles Modellierungsframework, das sich zum Testen von Theorien über komplexe Wechselwirkungen zwischen beobachteten und latenten Variablen eignet. Beispielsweise könnte SEM auf Daten aus Mitarbeiterbefragungen angewendet werden, um konkurrierende Theorien über den gegenseitigen Einfluss von Motivation, Stress, Führung, Vergütung und Arbeitszufriedenheit zu testen. Obwohl SEM traditionell in den Sozialwissenschaften eingesetzt wird, bietet es auch in den Naturwissenschaften und im Ingenieurwesen Anwendungsmöglichkeiten .

In diesem Webinar für akademische Forscher lernen Sie SEM-Konzepte und -Techniken zur Durchführung von Pfadanalysen und struktureller Regression kennen und erfahren, wie Sie diese Techniken in der JMP-Studentenausgabe implementieren, einer kostenlosen, voll funktionsfähigen Version von JMP, die ausschließlich für akademische Zwecke bestimmt ist. Zu den Themen gehören:

Interaktive Pfaddiagramme zur Visualisierung und Spezifizierung von Modellstrukturen.
Pfadanalyse zum Testen von Theorien über Beziehungen zwischen beobachteten Variablen.
Einbeziehung latenter Variablen in die Pfadanalyse (d. h. strukturelle Regression).
Passende bedingte Prozessmodelle (z. B. Mediation und Moderation).
Vergleich verschachtelter Modelle mit einem Klick.