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Latent Class Analyse in Strukturgleichungsmodellen

Der Kurs richtet sich an Berufs- und Quereinsteiger im Bereich der Sozial- und Marktforschung, sowie an alle, die an der Nutzung von entsprechenden Forschungsergebnissen interessiert sind.

Lernziele und Agenda

  • Theoretische Grundlagen der latenten Klassenanalyse 
  • Latente Klassenanalyse in verschiedenen Softwarepakten umsetzen 
  • Eigene Daten mit Hilfe von latenten Klassenanalysen analysieren 
  • Projekte erfolgreich in die Praxis umsetzen und so maßgeblich zum Unternehmens- oder Forschungserfolg beitragen

  • Theoretische Grundlagen der latenten Klassenanalyse 
  • Anwendungsbeispiele 
  • Umsetzung im Softwarepaket (z.B. R oder andere) 
  • Fallstudie I 
  • Probleme und Lösungsansätze in der praktischen Umsetzung
  • Fallstudie II 
  • Diskussion

Inhalt

Die latente Klassenanalyse (engl. latent class analysis) ist ein Klassifikationsverfahren, mit dem Fälle oder Variablen in homogene Subgruppen zugeordnet werden. Im Gegensatz zu deterministischen Clusterverfahren (z.B. k-means etc.) erfolgt eine probabilistische Zuordnung zu einer Klasse, d.h. es wird eine Wahrscheinlichkeit ermittelt mit der eine Person (oder Beobachtungseinheit) einer Klasse zuzuordnen ist. 

Nach einer Einführung in die theoretischen Hintergründe der Analyse latenter Klassen erfolgt die Umsetzung in geeigneten Analysetools. Hierbei werden mögliche Fallstricke und Probleme sowie deren Lösung und Vermeidung aufgezeigt. 

Elementarer Bestandteil des Kurses ist das intensive Einüben der Prozeduren, da nur auf diesem Weg ein höchst möglicher Lernerfolg erzielt werden kann.

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Hintergrundinformationen zu R

Sie wollen, ehe Sie ein R Seminar buchen, etwas mehr erfahren, was R ist und kann? R ist eine Programmiersprache, die unter der GNU-Lizenz veröffentlich wurde. Hauptaugenmerk der Sprache liegt auf der Umsetzung statistischer Analysen und der effizienten Erstellung von Grafiken. Historisch ist R aus der (proprietären) Programmiersprache S entstanden, weswegen die beiden in weiten Teilen sehr ähnlich sind. Nachdem R über Jahre vorwiegend im Hochschulbereich eingesetzt wurde, wird seine Leistungsfähigkeit vor allem im Bereich der Data Science sehr geschätzt. Durch über 600 Zusatzpakete (Stand Ende 2019) sind nahezu alle bekannten statistischen Verfahren und Darstellungsmethoden verfügbar. R kann problemlos auf allen gängigen Plattformen (MS Windows Vista/7/8/Server 2008/10, Mac OS X, Linux Redhat/Debian/sus/ubuntu) installiert werden. Mit der Installation von R wird zugleich auch eine Programmierumgebung installiert. Die meisten Anwenderinnen und Anwender verwenden jedoch RStudio® um R möglichst komfortabel zu nutzen. Auch RStudio® ist für fast alle gängigen Betriebssysteme verfügbar und steht in zwei verschiedenen Varianten zur Verfügung. Neben den freien Desktop und Server-Installationen stehen noch kostenpflichtige Angebote zur Verfügung, die darüber hinaus besseren Service und Dashboards und Systeme zur Projektorganisation bereitstellen. Hier finden Sie eine Übersicht über die Unterschiede der einzelnen Systeme. Für die R Seminare die masem training anbietet wird im Regelfall auf die freie Desktop-Installation von RStudio® zurückgegriffen. Shiny® von RStudio® ermöglicht es zudem komfortabel R-basierte Applikationen zu entwickeln, die eine interaktive Datenanalyse für die Betrachter ermöglichen. So können interaktive Grafiken Ihre Daten schnell und aussagekräftig visualisieren oder mit Widgets Tabellen so konstruiert werden, wie sie für die aktuelle Aufgabe benötigt werden.