Full-Quasi-Likelihood-Schätzung: die Ausnutzung aller verfügbaren Informationen bei der Schätzung von linearen Strukturgleichungsmodellen

Abstract

Der Autor stellt Idee und Realisierung der Methode am Beispiel eines Einstellungsindikators zur Volkszählung 1987 vor. Durch die FQL-Methode wird die Dichtefunktion einer Stichprobe bei gegebenen Daten als Funktion der Verteilungs- bzw. Modellparameter maximiert. Diese Schätztechnik führt zu korrekten Ergebnissen, wenn fehlende Daten völlig zufällig auftreten. Am Anwendungsbeispiel, das Paneldaten mit Querschnittdaten kombiniert, wird demonstriert, daß die Methode darüber hinaus auch die Integration unterschiedlicher Datenquellen erlaubt. Zur Schätzung der unbekannten Parameter des Strukturgleichungsmodells werden LISREL-Durchläufe durchgeführt. Die im Vergleich zu einer konventionellen Analyse erheblich vergrößerte Informationsbasis bei der FQL-Methode wirkt sich positiv in der Präzision der Parameterschätzung aus, da kleinere Standardfehler zu verzeichnen sind. Die Methode erweist sich aufgrund des Informationsgewinns und der zusätzlichen Kontrollmöglichkeiten durch den Vergleich der Ergebnisse bei fallweisem Ausschluß fehlender Werte als wichtige Weiterentwicklung der Methodologie der Momentstrukturanalyse, vor allem bei Paneluntersuchungen. (HN)