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Structural Equation Modelling and Friends — a methodical overview

Structural Equation Modelling and Friends — a methodical overview
Typ:Seminararbeit
Datum:sofort
Betreuer:

David Dann

Zusatzfeld:

Can be written in German or English.

Beschreibung

Strukturgleichungsmodellierung ist ein probates Mittel um Theorie-getriebene Hypothesen zu
überprüfen. Die unterschiedlichen Methodiken (z. B. Covariance-based, Partial Least
Squares, neuronale Netze, Markov chain Monte Carlo Estimation) sind jedoch divers und
haben unterschiedliche Vor- und Nachteile sowie Anwendungsspektren. In der Seminararbeit
sollen diese Unterschiede herausgearbeitet und gegenübergestellt werden.

Voraussetzung: Interesse an statistischen Methoden, gesunder Menschenverstand, hohe
Motivation.

Literatur

- Hair Jr, Joseph F., et al. A primer on partial least squares structural equation
modeling (PLS-SEM). Sage Publications, 2016
- PLS-SEM Compared With CB-SEM,
https://www.smartpls.com/documentation/learn-pls-sem-and-smartpls/pls-sem-c[..]
- Choi, J., and R. Levy. "Markov chain Monte Carlo Estimation Methods for Structural
Equation Modeling: A Comparison of Subject-level Data and Moment-level Data Approaches."
Biometrics & Biostatistics International Journal 6(5) (2017)