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Forschung

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Autor:
Schmiedek, Florian; Wolff, Julia K.:

Titel:
Latente Wachstumskurvenmodelle

Quelle:
In: Wolf, Christoph; Best, Henning (Hrsg.): Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse Wiesbaden : VS Verlag für Sozialwissenschaften (2010) , 1017-1029

Sprache:
Deutsch

Dokumenttyp:
4. Beiträge in Sammelwerken; Sammelband (keine besondere Kategorie)

Schlagwörter:
Beispiel, Datenanalyse, Individuum, Mehrebenenanalyse, Messverfahren, Methodik, Modell, Sozialwissenschaft, Strukturgleichungsmodell, Unterschied, Veränderung


Abstract:
Werden in sozialwissenschaftlichen Studien Veränderungsprozesse untersucht, zum Beispiel in der Entwicklungspsychologie, den Erziehungswissenschaften oder in der Soziologie des Lebenslaufes, so interessiert man sich in der Regel sowohl für allgemeine, mittlere Veränderungsverläufe als auch für interindividuelle Unterschiede beziehungsweise Abweichungen von den mittleren Veränderungen, sowie für Ursachen und Folgen dieser interindividuellen Unterschiede. Es liegt daher nahe, als grundlegende Analyseebene von Veränderungsprozessen das sich verändernde Individuum zu wählen (Schmiedek & Lindenberger 2007). Um einerseits individuellen Unterschieden in Veränderungen mit ausreichender Flexibilität gerecht zu werden, andererseits aber auch mittlere Veränderungen beschreiben und statistisch testen zu können, haben sich in den letzten Jahren Verfahren zur Veränderungsmessung etabliert, in denen sogenannte feste und zufällige Effekte (fixed und random effects) kombiniert werden. Die festen Effekte repräsentieren die mittleren Veränderungen und die zufälligen Effekte individuelle Abweichungen von diesen. Zu diesen Verfahren zählen sowohl Mehrebenenmodelle (Multilevel models bzw. Mixed models) als auch latente Wachstumskurvenmodelle (Latent growth curve models, LGMs). Beide Verfahren sind in vielerlei Hinsicht konzeptuell verwandt oder sogar formal identisch. Da LGMs als Strukturgleichungsmodelle (Structural equation models; SEMs) formuliert und geschätzt werden, bieten sie jedoch eine enorme Flexibilität in Bezug auf Erweiterungen verschiedenster Art. Dazu gehören Möglichkeiten der Untersuchung multivariater Veränderungsprozesse, der Einsatz von komplexen Messmodellen für abhängige und unabhängige Variablen sowie Mehrgruppen- und latente Klassenmodelle zur Untersuchung von Gemeinsamkeiten und Unterschieden von Veränderungen in verschiedenen a priori definierten oder explorativ identifizierten Populationen. Weiterhin lassen sich latente Veränderungsmodelle (Latent change models; LCMs) formulieren, in denen latente Wachstumsmodelle flexibel mit autoregressiven Prozessen verknüpft werden können. (DIPF/ Orig.)


DIPF-Abteilung:
Bildung und Entwicklung

Notizen:

zuletzt verändert: 11.11.2016