Die Präsentation der Ergebnisse der LCM-SR Schätzungen gliedert sich in zwei Teile. Ausgehend von der zuvor beschriebenen Modellbildungsstrategie wird zuerst die schrittweise Herleitung der univariaten Modelle beschrieben. Wie im Kontext von SEM-Analysen üblich, werden diese im weiteren Verlauf nicht alle detailliert aufgegriffen, vielmehr erfolgt ein Fokus auf die Darstellung der GOF der Modelle und auf die Ergebnisse der LRT. Somit wird so sparsam wie möglich, aber detailliert wie nötig die Herleitung interpretierbarer LCM-SR Modelle nachvollziehbar gemacht. Nachdem für alle zeitvarianten Variablen zufriedenstellende LCM-SR Modellierungen gefunden wurden, richtet sich das Augenmerk in einem zweiten Teil der Ergebnispräsentation auf die multivariate Zusammenführung dieser Modelle im Rahmen einer MGA, die anschließend mit einem Fokus auf die zugrunde gelegten Hypothesen interpretiert werden.

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Ergebnisse der latenten Wachstumskurvenmodellierungen

  • Christoph Frohn

摘要

Die Präsentation der Ergebnisse der LCM-SR Schätzungen gliedert sich in zwei Teile. Ausgehend von der zuvor beschriebenen Modellbildungsstrategie wird zuerst die schrittweise Herleitung der univariaten Modelle beschrieben. Wie im Kontext von SEM-Analysen üblich, werden diese im weiteren Verlauf nicht alle detailliert aufgegriffen, vielmehr erfolgt ein Fokus auf die Darstellung der GOF der Modelle und auf die Ergebnisse der LRT. Somit wird so sparsam wie möglich, aber detailliert wie nötig die Herleitung interpretierbarer LCM-SR Modelle nachvollziehbar gemacht. Nachdem für alle zeitvarianten Variablen zufriedenstellende LCM-SR Modellierungen gefunden wurden, richtet sich das Augenmerk in einem zweiten Teil der Ergebnispräsentation auf die multivariate Zusammenführung dieser Modelle im Rahmen einer MGA, die anschließend mit einem Fokus auf die zugrunde gelegten Hypothesen interpretiert werden.