Tutorials zur Pfadanalyse mit lavaan

Hier finden Sie meine Tutorials zur Pfadanalyse mit lavaan, dem SEM-Package von R

Pfadanalyse mit lavaan

Pfadanalyse mit R / lavaan 1: Einführung

Dieses Video ist der ideale Startpunkt, wenn Sie erstmals mit R/lavaan eine Pfadanalyse durchführen möchten. Das Video führt Sie dabei schrittweise durch die verschiedenen Schritte einer Pfadanalyse: Modell definieren, Modell schätzen, Ergebnis evaluieren, ggf. Modell respezifizieren, Ergebnisse interpretieren.

Pfadanalyse mit R / lavaan 2: Vergleich von zwei Pfaden

Häufig ist es in einer Pfadanalyse von Interesse, ob sich zwei Pfade signifikant voneinander unterscheiden. Dieses Tutorial zeigt, wie Sie das in lavaan testen können.

Pfadanalyse mit R / lavaan 3: Voraussetzungen und robuste Verfahren

Auch Pfadanalysen haben Voraussetzungen, die erfüllt sein müssen, wenn man die Ergebnisse interpretieren will. Wie prüft man in R die Voraussetzungen einer Pfadanalyse? Welche robusten Verfahren stehen mit lavaan zur Verfügung bei verletzten Voraussetzungen?

Pfadanalyse mit R / lavaan 4: Moderation

Wird Stärke und Richtung eines Pfades zwischen zwei Variablen durch eine dritte Variable (Moderator) beeinflusst? Auch das kann man im Rahmen einer Pfadanalyse mit lavaan prüfen, indem man zusätzlich Interaktionen zwischen Variablen in das Modell mit aufnimmt.

Pfadanalyse mit R / lavaan 5: Mediation

Einer der wesentlichen Gründe für eine Pfadanalyse ist die Betrachtung komplexer Mediationsmodelle. Hier wird die Testung partieller indirekter Effekte, totaler indirekter Effekte und totaler Effekte (= direkter Effekt + indirekte Effekte) mit lavaan erklärt.

Pfadanalyse mit R / lavaan 6: Cross-Lagged-Panel Modell

Ein Basismodell zur Betrachtung von Längsschnittdaten im Rahmen einer Pfadanalyse ist das Cross-Lagged-Panel Modell. Dies ist zugleich die Basis für weiterführende Längsschnittmodelle, beispielsweise einer Mediationsanalyse im Längsschnitt.

Pfadanalyse mit R / lavaan 7: Fehlende Werte

Wenn man fehlende Werte hat, kann man mit der FIML (full information maximum likelihood) Methode die Schätzung des Pfadmodells vornehmen.

Pfadanalyse mit R / lavaan 8: Pfadanalyse mit Kovarianzmatrix

Man kann eine Pfadanalyse auch mit den Daten einer Kovarianzmatrix durchführen, z.B. aus einem Journalartikel.

Pfadanalyse mit R / lavaan 9: Binäre und Ordinale endogene Variablen

Für endogenen Variablen (abhängige Variablen, Mediatoren), die nicht intervallskaliert sind, sondern binär oder ordinalskaliert, gibt es in lavaan auch Analysemöglichkeiten.

Pfadanalyse mit R / lavaan 10: Mediation im Längsschnitt (Cross-Lagged-Panel)

Mittels einer Pfadanalyse kann man auch eine Mediation mit Längsschnittdaten testen.

Pfadanalyse mit R / lavaan 11: Mehrebenen-Pfadanalyse

Bei einer hierarchischen Datenstruktur (genestete Daten) kann eine Mehrebenen-Pfadanalyse zum Einsatz kommen (mit Random Intercepts).

Pfadanalyse mit R / lavaan 12: Cluster Robust Standard Errors

Alternative zur Mehrebenen-Pfadanalyse bei einer hierarchischen Datenstruktur

Visualisierung von lavaan Modellen

Verwendung des Package tidySEM zur Visualiserung von lavaan-Modellen: CFA, SEM, Pfadanalysen

Das R-Package tidySEM ermöglicht es, die Visualisierung von lavaan-Modellen sehr genau an Ihre Bedürfnisse anzupassen. Dieses Tutorial bietet einen Einstieg in das Plotten von lavaan-Modellen.

Mein Beratungsangebot zu diesen Themen finden sie hier:
Beratung Pfadanalyse