Analyse Längschnittdaten

Varianzanalyse, Diskriminanzanalyse, Kontingenzanalyse, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, MDS, ....

Moderator: EDi

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Carolin
Beiträge: 16
Registriert: Fr Okt 04, 2019 2:36 pm

Analyse Längschnittdaten

Beitrag von Carolin »

Hallo alle Zusammen,

für meine Masterarbeit analysiere ich einen Längsschnittdatensatz mit 4 Zeitpunkten, zu welchen die Versuchspersonen dieselben Items zum Thema Pendeln und dessen Auswirkungen auf den Arbeitskontext beantworten mussten. Mein Modell ist relativ komplex und mein Datensatz riesig (und voller missing values).

Ich hänge mal eine Modellskizze an und hoffe, dass man so ungefähr verstehen kann, wo es hingehen soll.

Meine Hypothesen zielen in die Richtung, dass in Monaten, in denen Individuen relativ länger zur Arbeit pendeln müssen, sie das Pendeln als beanspruchender erleben und sich dies negativ auf den Arbeitskontext auswirkt (zB. weniger workengagement). (Bei relativ kürzeren Pendeldauern ist es dann entgegengesetzt, also weniger Beanspruchung und höheres workengagement). Emotionale Stabilität soll als Level 2 Prädiktor fungieren und interindividuelle Unterschiede in der Beziehung zwischen Pendeldauer und daraus folgender Beanspruchung erklären.

Ich benötige Beratung dabei, ob es besser wäre ein Latent Growth Curve Model oder ein Latent change Score Model zu rechnen. Das erste gehört (wie ich verstanden habe) zu SEM, das zweite zu LMM.
Mir geht es darum, die verschiedenen Erhebungszeitpunkte zu berücksichtigen und vor allem um Umsetzbarkeit und Machbarkeit. Es ist "nur" eine Masterarbeit und ich bin bereits ordentlich überfordert :D

Falls jemand dazu einen hilfreichen Gedanken hat, würde ich mich sehr freuen.

Liebe Grüße
Carolin
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Modellskizze.PNG
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