Strukturgleichungsmodelle (Structural Equation Models, SEM) und deren Darstellung als Pfaddiagramme sind ein Framework für unterschiedliche multivariate Analysen. Es können komplexe Zusammenhänge abgebildet und spezifische Hypothesen getestet werden. Eine besondere Stärke ist zudem die Modellierung und Berücksichtigung von nicht direkt beobachtbaren, latenten Variablen. Neben diesen Vorteilen werden SEM oft mit dem Ziel eingesetzt die geschätzten Zusammenhänge kausal zu interpretieren. Die Zuschreibung eines Ursache-Wirkungs-Zusammenhangs ist allerdings nicht immer zulässig, sofern das Studiendesign von einem randomisierten Experiment abweicht. In Beobachtungsdaten ist besonders der Ausschluss von alternativen Erklärungen - durch die Auswahl und Modellierung von Störvariablen - von zentraler Bedeutung für die kausale Inferenz.
Der zweitägige Workshop kombiniert die Anwendungsmöglichkeiten und Vorteile von SEM mit kausaltheoretischen Grundlagen und Analysestrategien. Im ersten Teil werden eine theoretische Einführung in SEM und praktische Anwendungen unter Verwendung der Software lavaan (latent variable analysis) in R angeboten. Der zweite Teil des Workshops bietet Einblicke in Kausalitätstheorien und deren praktische Implikationen. Zusätzlich wird das R Paket EffectLiteR vorgestellt, welches auf lavaan basiert. EffectLiteR automatisiert die Schätzung kausaler Effekte im Rahmen eines speziellen SEMs zur Implementierung einer generalisierten Kovarianzanalyse (ANCOVA). Für praktische Übungen wird die grafische Benutzeroberfläche von EffectLiteR verwendet. Die Teilnehmer werden gebeten einen Laptop für die Anwendungen mitzubringen. Zusätzlich wird empfohlen eine aktuelle R Version und einen Editor (z.B. RStudio), sowie die Pakete lavaan und EffectLiteR bereits vor dem Workshop zu installieren. Ein grundlegendes Verständnis der Software R und linearer Regressionsanalysen sind hilfreiche Vorkenntnisse.
Referentin: Dr. Marie-Ann Sengewald, Otto-Friedrich-Universität Bamberg und Leibniz-Institut für Bildungsverläufe Bamberg
Verbindliche Anmeldung per E-Mail an Dr. Christian Spoden: spoden@die-bonn.de