Die Analyse kategorialer Panel-Daten mit Hilfe von log-linearen Kausalmodellen mit latenten Variablen : eine Anwendung am Beispiel der Skala 'Jugendzentrismus'

摘要

'In diesem Artikel wird ein allgemeiner Ansatz zur Analyse von kategorialem Panel-Daten vorgestellt, der ein log-lineares Pfadmodell für den strukturellen Teil mit einem Meßmodell für kategorialen Daten verbindet. Während das Strukturmodell aus einem System von Logit-Gleichungen besteht, die die kausalen Zusammenhänge zwischen den latenten Variablen spezifizieren, wird als Meßmodell für die kategorialen Indikatoren ein latent class Modell verwendet, das es erlaubt, wirklichen Wechsel von zufälligem, meßfehlerbedingten Wechsel zu unterscheiden. Mit Hilfe von Restriktionen, die den Kategorien der Indikatoren oder der latenten Klassen auferlegt werden, können in diesem Rahmen diskretisierte Varianten der meisten latent trait Modelle (so des Rasch-Modell, des Lord-Birnbaum-Modell oder des partial credit Modells) als restringierte latent class Modelle formuliert werden. Log-lineare Pfadmodelle mit latenten Variablen können mit Hilfe des Programms EM geschätzt werden. Am Beispiel der Skala 'Jugendzentrismus', die über zwei Zeitpunkte gemessen wurde, werden mit Hilfe dieses Programms mehrere Meßmodelle getestet und in einem zweiten Schritt der Einfluß unterschiedlicher Kovarianten auf die Ausgangsposition und die latenten Übergänge der latenten Variablen 'Jugendzentrismus' untersucht.' (Autorenreferat)