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%T Die statistische Aufdeckung kausalstrukturell unterschiedener Gruppen am Beispiel politischen Teilnahmeverhaltens
%A Faulbaum, Frank
%A Stein, Petra
%A Kelleter, Kai
%J ZUMA Nachrichten
%N 48
%P 28-48
%V 25
%D 2001
%= 2010-11-30T11:48:00Z
%~ GESIS
%> https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-207990
%X 'Der vorliegende Beitrag beschäftigt sich mit der spezifischen Anwendung eines Verfahrens zur Aufdeckung unbekannter Gruppierungen unter Einbeziehung möglicherweise unterschiedlicher gruppenspezifischer Kausalstrukturen. Das Verfahren basiert auf einem Mischverteilungsansatz, bei dem auf ausgewählte exogene Variablen bedingte Komponenten einer multivariaten Normalverteilung bestimmt werden, deren Mittelwerts- und Kovarianzstrukturen wiederum wie bei der Analyse von Strukturgleichungsmodellen parametrisiert werden können. Es ist besonders geeignet zu überprüfen, ob eine Population hinsichtlich der Konstruktvalidität theoretisch interessanter Variablen homogen ist. Die Ergebnisse für das hier ausgewählte Beispiel relevanter Variablen des politischen Teilnahmeverhaltens zeigen, wie sich Gruppierungen finden lassen, die sich durch unterschiedliche Mess- und Strukturmodelle unterscheiden, so dass nicht davon ausgegangen werden kann, dass für die Population dasselbe gemeinsame Modell gilt.' (Autorenreferat)
%X 'This paper presents a specific application of a statistical method for finding unknown groups in survey data by including group-specific differences in causal structure. The procedure consists in the identification of the normal components of a multivariate normal mixture distribution conditional an selected exogenous variables. The mean and covariance structures of the components can be parametrized, as in structural equation modeling. The procedure is especially useful for testing whether a population can be considered homogenous with respect to the construct validity of substantially interesting variables. For the example of important variables of political participation discussed here, our findings point to different groups with differing measurement and structural models. This indicates that no one common model can be assumed to hold for the entire population.' (author's abstract)|
%C DEU
%G de
%9 journal article
%W GESIS - http://www.gesis.org
%~ SSOAR - http://www.ssoar.info