Longitudinal structural equation modeling with Mplus. A latent state-trait perspective.

DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation

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Autor/in	Geiser, Christian
Sonst. Personen	Little, Todd D. (Geleitw.)
Titel	Longitudinal structural equation modeling with Mplus. A latent state-trait perspective.
Quelle	New York; London: The Guilford Press (2021), xxiii, 344 S.Verfügbarkeit
Reihe	Methodology in the social sciences
Beigaben	Illustrationen; Diagramme; Literaturangaben
Zusatzinformation	Inhaltsverzeichnis
Sprache	englisch
Dokumenttyp	gedruckt; Monographie
ISBN	978-1-4625-3878-2; 978-1-4625-4424-0
Schlagwörter	Faktorenanalyse; Längsschnittuntersuchung; Methodologie; Reliabilität; Strukturgleichungsmodell; Sozialforschung; Datenanalyse; Sozialwissenschaften; Statistik; Daten; Forschungsdaten; Modellierung
Abstract	This book uses latent state-trait (LST) theory as a unifying conceptual framework, including the relevant coefficients of consistency, occasion-specificity, and reliability. Following a standard format, chapters review the theoretical underpinnings, strengths, and limitations of the various models; present data examples; and demonstrate each model's application and interpretation in Mplus, with numerous screen shots and output excerpts. Coverage encompasses both traditional models (autoregressive, change score, and growth curve models) and LST models, for analyzing single- and multiple-indicator data. The book discusses measurement equivalence testing, intensive longitudinal data modeling, and missing data handling, and provides strategies for model selection and reporting of results. User-friendly features include special-topic boxes, chapter summaries, and suggestions for further reading. (DIPF/Orig.).
Erfasst von	DIPF \| Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main
Update	2023/1

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