STATISTIK-FORUM.de

[Rasmussen]

Hallo zusammen,
ich untersuche in meiner Abschlussarbeit Gründe für Leute, nach einem Auslandsstudium weiterhin dort zu bleiben.
D.h. ich habe unabhängige Variablen wie "Freund" (nominal), " Bewertung Klima" (intervall), "Zufriedenheit mit der Arbeit" (intervall) und meine abhängige Variable ist die Intention weiterhin zu bleiben (intervall, 5 Abstufungen).
Meine Hypothesen lauten z.B. wie folgt: Je zufriedener jemand mit seiner Arbeit im Ausland ist, desto höher ist seine Intention zu bleiben.

Jegliche Literatur, die ich zu diesem Thema finde, spricht jedoch immer von Ordinal Logit oder Probit, Log-Modellen und endogenen Variablen.

Kann mir einer von euch in einfachen Worten sagen, was ist der Unterschied zwischen einem Strukturgleichungsmodell und z.B. einer Pearsonkorrelation oder einer Regression wie gewohnt?
Und ist Ordinal logit schon auch ein Strukturgleichungsverfahren, oder wird es einfach nur angewandt, da die abhängigen Variablen als ordinalskaliert betrachtet werden?

ich frage mich die ganze Zeit, ob ich denn die richtigen statistischen Methoden anwende, wenn ich t-tests, Pearson, etc. verwende.

Vielen herzlichen Dank an euch,
beste Grüße,
Josi

[strukturmarionette]

Hi,

Meine Hypothesen lauten z.B. wie folgt: Je zufriedener jemand mit seiner Arbeit im Ausland ist, desto höher ist seine Intention zu bleiben.

- demnach reichte Person Korrelation oder einfache lineare Regression
- Logit- und Probitmodellw sind keine SGMs

und:
Ob SGMs relevant werden, hängt u.a. davon ab, ob Du latente oder manifeste Variabeln vorliegen hast. Was ist bei Dir der Fall?

Jegliche Literatur, die ich zu diesem Thema finde, spricht jedoch immer von Ordinal Logit oder Probit, Log-Modellen und endogenen Variablen.

- musste genau schauen, was die gemacht. Verstehst Du die Befunde daraus?
(Oft sind veröffentlichte Studien auch murks. .. es gibt dabei so einige 'Kriterienkataloge' ...)

Gruß
S.

[DHA3000]

Kann mir einer von euch in einfachen Worten sagen, was ist der Unterschied zwischen einem Strukturgleichungsmodell und z.B. einer Pearsonkorrelation oder einer Regression wie gewohnt?
Josi

Eine Regression betrachtet (in einfacher Form) die erklärenden Variablen als exogen. Du hast nur eine Wirkungsrichtung. Eine SGM endogenisiert alle Variablen. Du kannst also für spezifische Wirkungsrichtungen kontrollieren.
Eine einfache Korraltionsanalyse tut nichts dergleichen.


Abgesehen davon: Das ist eine ziemlich abenteuerliche Hypothese und wird schwer zu beweisen sein. Meines Erachtens bleibt jemand in einem anderen Land, weil er eben das Land mag und die Leistungen eher eher weniger eine Rolle spielen. Du musst also dafür kontrollieren. Findet er hingegen einen Partner, wird er bleiben wollen, obwohl er das vielleicht auch nicht mag und die Leistungen schlecht sind.

[Rasmussen]

Hallo zusammen, danke für eure Antworten.
Ob ich teilweise latente Variablen habe weiß ich leider nicht. Also so etwas wie Zufriedenheit mit dem Job oder das Land zu mögen messe ich mit mehreren Items, messe also eine Einstellung, die ja nicht konkret sichtbar ist, ich aber die Leute danach fragen kann. Ist es dann schon latent oder noch manifest?

Bedeutet SGM also, dass die unabhängigen auch als abhängige Variablen betrachtet werden, um zu schauen, um die Wirkungsrichtung auch anders herum sein könnte?

In diesem Zusammenhang ist mir in der Zwischenzeit noch der Begriff "Endogenität" unter gekommen, was muss ich darunter genau verstehen? Dass nicht klar ist, ob Einfluss x->y oder y->x, oder dass x und y beide von einer anderen (unbekannten) Variable beeinflusst werden?

Danke!
Josi

[strukturmarionette]

Hi,

Kann mir einer von euch in einfachen Worten sagen, was ist der Unterschied zwischen einem Strukturgleichungsmodell und z.B. einer Pearsonkorrelation oder einer Regression wie gewohnt?
Und ist Ordinal logit schon auch ein Strukturgleichungsverfahren, oder wird es einfach nur angewandt, da die abhängigen Variablen als ordinalskaliert betrachtet werden?

Was Du an dieser Stelle verlangst, es mit 'einfachen Worten zu sagen', geht nicht.
Auch wenn Du dabei irgendwelche Vokaleln wie 'ist mir in der Zwischenzeit noch der Begriff "Endogenität" unter gekommen' abfragst, wird Dir das nicht weiter helfen.
Einge grundlegende Einführungsliteratur zu den von Dir genannten Verfahren wirst Du schon erarbeiten müssen (mühsam und zeitaufwendig).
Oder Du lässt Deine Datenauswertungen (u.a.) von jemandem dritten durchführen.

Gruß
S.

[Rasmussen]

Strukturmarionette,
ich bin mir eben einfach nicht sicher, ob SEM ÜBERHAUPT von Relevanz für mich ist. Ich habe versucht es mit Material im Internet herauszufinden, aber ich weiß es nicht. kannst du denn ein Buch empfehlen, wo ohne tausend unverständliche mathematische Formeln geschrieben steht was SEM ist? Damit ich überhaupt erst einmal verstehen kann, ob ich es denn anwenden muss oder nicht.

Danke!
Josi

[strukturmarionette]

Hi,

bei SEM liegen mehr als zwei Variablen (beliebig viele) vor
UND
- eine (oder beliebig viele) Variable(n) davon kann /können gleichzeitig sowohl unabhängige als auch abhängige Variablen sein (Pfadanalysen).
- Des Weiterem können Latente Variablen (nicht direkt messbare) modelliert werden.

Lit.:
Eid, M., Gollwitzer, M. & Schmidt, M. (2013)
Statistik und Forschungsmethoden (3te korr. Auflage), Weinheim: Beltz.
Kapitel 25

Gruß
S.