In vielen Teildisziplinen der Psychologie ist man an der Analyse der Veränderung bzw. Variabilität von psychologischen Merkmalen über die Zeit interessiert. Die Verwendung von Strukturgleichungsmodellen mit latenten Variablen ermöglicht es, wahre Veränderungs- und Variabilitätsprozesse von messfehlerbedingten Einflüssen zu trennen. Im Seminar werden verschiedene derartige Modelle vorgestellt. Hierbei handelt es sich u.a. um Latent-State-Trait-Modelle, latente autoregressive Modelle, latente Differenzenmodelle und latente Wachstumskurvenmodelle (latent growth curve models). Neben der theoretischen Behandlung dieser Modelle soll im Seminar auch die Anwendung auf reale Datensätze mit dem Computerprogramm Mplus erlernt werden. Aufgrund der verfügbaren PC-Arbeitsplätze muss die Teilnehmerzahl auf 24 beschränkt werden. Anmeldung per Mail an christian.geiser@fu-berlin.de

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