Die Strukturgleichungsmodellierung (SEM) ist eines der prominentesten und fortgeschrittensten Verfahren der human- und sozialwissenschaftlichen Datenanalyse. Der Ratgeber liefert Informationen zu haufig auftretenden Problemen und Schwierigkeiten bei der Anwendung dieser Methodik. Alle Erlauterungen sind praxis- und problemorientiert. Formal-statistische Hintergrunde werden bewusst so knapp wie moglich beschrieben. Zu den Inhalten des Ratgebers gehoren u.a. Informationen zur richtigen Bestimmung von Messmodellen, zur Auswahl von geeigneten Verfahren der Modellschatzung und zur Interpretation von Schatzergebnissen. Zudem werden Tipps fur verschiedene Varianten der SEM-Analyse gegeben (u.a. zu Langsschnittmodellen, Bootstrapping und Monte-Carlo Simulationen, zur Schatzung latenter Mittelwerte, zu non-rekursiven Modellen und zur Multigruppenanalyse)."

Das Buch erlautert das "Wie und Warum" der Messung und Analyse von Antwortreaktionszeiten fur computergestutzte Bevoelkerungsumfragen. Verfahren zur empirischen Erhebung von Antwortreaktionszeiten (z.B. aktive oder passive Zeitmessmethoden) werden ebenso erlautert wie statistische Methoden zur Behandlung und Bereinigung der erhobenen Reaktionszeiten (z.B. Operationalisierung und Kontrolle individueller Basisgeschwindigkeiten und statistische Identifizierung ungultiger Zeitmessungen). Das Buch beschreibt viele Anwendungsbeispiele von Reaktionszeitanalysen aus der aktuellen Forschungspraxis. Anwendungen aus der Einstellungs- und Verhaltensforschung und der Untersuchung von Befragtenverhalten (z.B. Aufdecken von Response-Effekten) verdeutlichen, welch vielfaltige Moeglichkeiten die Auswertung von Reaktionszeitmessungen zur Verbesserung von Survey-Analysen eroeffnet.

Studieren Sie Sportwissenschaft, sehen Sie Ihren Fokus in erster Linie in der praktischen Anwendung Ihres Wissens und sind wahrscheinlich uberrascht, dass Sie sich in Ihrem Studium oder in einer weiteren Qualifikation nun erneut mit Mathematik und Statistik auseinandersetzen mussen. Haben Sie mit Schrecken festgestellt, dass Statistik auch hier zum unverzichtbaren Handwerkszeug gehoert, will dieses Buch Sie motivieren, die Grundlagen der Methoden und der Statistik im Sport zu verstehen, Wissenslucken zu schliessen und zu erkennen, dass empirisches Arbeiten keine Zauberei ist. Die Autoren vermitteln Hintergrunde zur Verortung der Sportwissenschaft im wissenschaftlichen Kontext und erklaren darauf aufbauend die Grundbegriffe und Arbeitsschritte bei der Durchfuhrung, Auswertung und Beurteilung wissenschaftlicher Studien. Sie finden hier fundierte Tipps, wie Sie die richtige Forschungsfrage stellen, wie Sie Daten sammeln und aufbereiten, wann Sie welches statistische Verfahren rechnen und wie Sie die Standards guter wissenschaftlicher Praxis umsetzen koennen. Alle Ausfuhrungen sind leicht verstandlich formuliert und mit einer Vielzahl von realen Beispielen aus der Sportwissenschaft verdeutlicht. Dieses Buch bietet Ihnen eine gute Unterstutzung, die empirischen Herausforderungen Ihres Studiums zu bewaltigen - sei es beim Verstehen von Studien, sei es bei der Erstellung der ersten Hausarbeit mit echten Daten oder bei dem Verfassen Ihrer Abschlussarbeit.

Das Lehrbuch erlautert die Durchfuhrung und Interpretation von klassischen Regressionsanalysen (nach der OLS-Methode) und von logistischen Regressions analysen (nach der ML-Methode). Im Text wird insbesondere auf die UEberprufung der Anwendungsvoraussetzungen von Regressionsschatzungen eingegangen. Auch werden typische Fehlschlusse und haufig anzutreffende Fehlinterpretationen behandelt (u.a. bei Determinationskoeffizienten, bei standardisierten Regressionskoeffi zienten und bei zentrierten Effekten). Zudem werden erweiterte Verfahren wie z.B. Teststarkeanalysen, Regressionen mit Dummy-Variablen und Modellschatzungen mit Moderator- und Mediatorvariablen erlautert. Die Form der Darstellung ist praxisorientiert. Alle Verfahren werden an Beispielen erlautert (inkl. der fur die Praxis erforderlichen SPSS-Anweisungen). Neu in der funften Auflage sind (u.a.): Regressionsanalyse bei fehlenden Werten Bootstrapping in der Regressionsanalyse Berechnung durchschnittlicher marginaler Effekte (AME) mit SPSS. Die Autoren Dr. Dieter Urban ist Professor fur Soziologie am Institut fur Sozialwissenschaften der Universitat Stuttgart. Dr. Jochen Mayerl ist Juniorprofessor am Fachbereich Sozialwissenschaften der TU Kaiserslautern.