Dieser Kurs bietet einen Überblick über die Software AMOS zur Lösung von Strukturgleichungs- modellen sowie methodische Hintergründe für pfadanalytische Modelle zur Lösung von Fragestellungen der Regressions- und Faktorenanalyse unter Berücksichtigung der Ursache-Wirkungs-Prinzipien.

Nach Beendigung dieses Kurses können Sie AMOS als Analyse-Instrumentarium für die Beurteilung von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen einsetzen und die Ergebnisse sicher interpretieren bzw. in übersichtlichen Pfaddiagrammen darstellen.

Interessant für ... viele Fragestellungen im praktischen und wissenschaftlichen Bereich, in denen es darum geht, Hypothesen über kausale Abhängigkeiten zwischen Merkmalen zu untersuchen. Insbesondere Regressionsanalysen werden meist nur für möglichst gute Schätzungen einer Zielvariable Y in Abhängigkeit mehrerer unabhängiger Variablen X1, X2, X3 ... eingesetzt (z. B. Absatzzahlen, Größenveränderungen), allerdings ohne die Untersuchung möglicher Wechsel- wirkungen zwischen den unabhängigen Merkmalen selbst (X1 beeinflusst unter bestimmten Bedingungen von X3 die Variable X2, die ihrerseits erst dadurch einen Effekt auf Y besitzt). Solche direkten und indirekten Beziehungen zwischen Variablen werden in den Pfadanalysen mit AMOS berücksichtigt.

• Überblick: Aufbau und Handhabung
  von AMOS


• Strukturgleichungsmodelle (SEM) und
  kausalanalytische Modelle


• Pfadanalysen: endogene und exogene
  Variablen, direkte und indirekte Effekte,
  rekursive und nicht-rekursive Modelle


• Erstellen von Pfaddiagrammen mit
  Pfadkoeffizienten in AMOS



• Pfadanalysen mit AMOS für einfache und
  multiple Regressionen


• Faktorenanalyse mit AMOS


• Kombinierte Modelle für Regressions- und
  Faktorenanalysen


• Überprüfung der Modellgüte und Anpassungen
  zur Erhöhung der Modellqualität


• Umgang mit fehlenden Werten
  (Imputation von missing values)



• Anwendungsbeispiele und -hinweise


• AMOS und IBM SPSS Statistics im
  vergleichenden Einsatz (Unterschied zu
  multipler Regression und Faktorenanalyse
  in IBM SPSS Statistics

Kenntnisse der Grundlagen der Statistik und zu den methodischen Hintergründen von linearen Korrelations-, Regressionsanalysen sowie der Faktorenanalyse sind von Vorteil.