Dieses Lehrbuch bietet eine Einführung in das Allgemeine Lineare Modell (ALM) als Fundament der quantitativen Forschung. Helfried Moosbrugger stellt Regressionsanalyse und Varianzanalyse als mathematisch gleichwertige Zugänge dar und macht diese Erkenntnis der Methodenlehre didaktisch zugänglich.
Das Werk führt von geometrischen Grundlagen über Parameterschätzung mittels kleinster Quadrate bis zur inferenzstatistischen Hypothesenprüfung. Behandelt werden einfache, multiple, kurvilineare und moderierte Regressionsmodelle sowie ein- und mehrfaktorielle Varianzanalysen, unvollständige Versuchspläne und Messwiederholungsdesigns. Ein Anhang zur Matrixalgebra ermöglicht es, Berechnungen nachzuvollziehen. Kennzeichnend ist die Verknüpfung von algebraischer Herleitung, numerischen Rechenbeispielen und geometrischer Veranschaulichung. Marginalien sowie Hinweise zur Umsetzung in SPSS erleichtern den Transfer in die Forschungsarbeit.
Das Buch richtet sich an Studierende der Psychologie und Sozialwissenschaften sowie an Forschende, die empirische Daten fundiert auswerten möchten. Es positioniert sich zwischen Software-Anleitungen und mathematischen Abhandlungen und vermittelt jenes strukturelle Verständnis, das für eigenständige Modellierung unverzichtbar ist.
Klappentext
Wie lassen sich mögliche Zusammenhänge zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen mathematisch am angemessensten beschreiben? Dieses Lehrbuch stellt das 'Allgemeine Lineare Modell' (ALM) vor, bei dem die Kriteriumsvariablen in gewichtete Summen von Prädiktorvariablen zerlegt werden. Es wird u.a. gezeigt, wie die Modellgleichungen bestimmt werden, wie die Qualität der Modellanpassung zu beurteilen ist und wie die Modelle zu praktischen Prädiktionszwecken angewandt werden. Als konkrete Formen des ALM werden einfache, multiple, kurvilineare und moderierte Regressionsanalysen dargestellt sowie ein-, zwei- und mehrfaktorielle Varianzanalysen, ergänzt um Messwiederholungsdesigns und hierarchische Fälle.Mit dem Konzept der 'Allgemeinen Linearen Hypothese' wird dem Leser ein sehr flexibles inferenzstatistisches Forschungsinstrument an die Hand gegeben. Die jeweils formulierten Modellrestriktionen und die mit ihnen einhergehenden Verringerungen des Modellfits werden zur Hypothesenbeurteilung so grundlegend eingeführt, dass ein nahtloser Übergang zu multivariaten Modellen und zu Strukturmodellen mit latenten Variablen (LISREL) möglich wird.