Zusammenfassung
Als kleine Auswahl von multivariaten Verfahren stellt das folgende Kapitel zunächst die Hauptkomponentenanalyse und Faktorenanalyse vor. Es folgen die multivariate multiple Regression, Hotellings T^2 für eine oder für zwei - unabhängige oder verbundene - Stichproben und schließlich die multivariate Varianzanalyse.
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Notes
- 1.
Für weitere Verfahren für latente Variablen vgl. den Abschn. Psychometric Models der CRAN Task Views (R Development Core Team; 2015a).
- 2.
Die konfirmatorische Faktorenanalyse ist mit Hilfe linearer Strukturgleichungsmodelle durchzuführen, etwa mit den Paketen sem (Fox, Nie & Byrnes; 2015), OpenMx (Boker et al.; 2011) oder lavaan (Rosseel; 2012).
- 3.
Weitere Rotationsarten, etwa für das Modell korrelierter Faktoren, stellt das Paket GPArotation (Bernaards & Jennrich; 2005) zur Verfügung.
- 4.
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Wollschläger, D. (2016). Multivariate Verfahren. In: R kompakt. Springer-Lehrbuch. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-49102-7_9
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Publisher Name: Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg
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