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https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-106160
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Informationskriterien zur latenten Klassenidentifikation für Multiple Indicator Growth Mixture Models
Information criteria for latent class identification in multiple indicator growth mixture models
[working paper]
Corporate Editor
Universität Stuttgart, Fak. 10 Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Institut für Sozialwissenschaften
Abstract In dieser Arbeit werden Informationskriterien für die Klassenidentifikation im Rahmen von Multiple Indicator Growth Mixture Modellen evaluiert. Diese Identifikation von latenten Verlaufsklassen wird unter den Simulationsbedingungen von fehlender Invarianz der Messung und unterschiedlichen Klassendis... view more
In dieser Arbeit werden Informationskriterien für die Klassenidentifikation im Rahmen von Multiple Indicator Growth Mixture Modellen evaluiert. Diese Identifikation von latenten Verlaufsklassen wird unter den Simulationsbedingungen von fehlender Invarianz der Messung und unterschiedlichen Klassendistanzen bewertet. Die dabei verwendeten Daten basieren auf einer Monte-Carlo-Simulationsstudie. Dieses Paper erweitert bisherige Ergebnisse dahingehend, dass ein breiteres Spektrum an IC-Indizes evaluiert wird. Dabei werden alle bisher vorgeschlagenen IC-Maße auf ihre Fähigkeit zur Klassenidentifikation untersucht und mit neueren Vorschlägen in Bezug gesetzt. Darunter auch der Hierarchical BIC, welcher die latente Klassenstruktur explizit bei seiner Berechnung berücksichtigt. Die Auswertungen der Simulationsergebnisse zeigen, dass der Hierarchical BIC eine gänzlich andere Indentifikationsstruktur aufweist als alle anderen betrachten IC-Indizes und besonders bei geringer Distanz zwischen den Verlaufsklassen vergleichsweise gute Ergebnisse liefert.... view less
This paper evaluates information criteria for class identification in multiple indicator growth mixture models. This identification of latent classes is evaluated under the simulation conditions of missing invariance of the measurement and different class distances. The data of this assessment is ba... view more
This paper evaluates information criteria for class identification in multiple indicator growth mixture models. This identification of latent classes is evaluated under the simulation conditions of missing invariance of the measurement and different class distances. The data of this assessment is based on a Monte Carlo simulation study. This paper extends previous results by evaluating a broader range of IC-Indices. All previously proposed IC measures are examined for their ability to identify latent classes and compared with more recent proposals. These include the Hierarchical BIC, which explicitly takes the latent class structure into account. The evaluations of the simulation results show that the Hierarchical BIC has a completely different identification structure than all other IC-Indices and provides comparatively good results with small distances between the latent classes.... view less
Classification
Methods and Techniques of Data Collection and Data Analysis, Statistical Methods, Computer Methods
Free Keywords
Growth Mixture Model; multiple indicator; measurement invariance; Monte Carlo simulation; Hierachical BIC
Document language
German
Publication Year
2019
City
Stuttgart
Page/Pages
20 p.
Series
Schriftenreihe des Instituts für Sozialwissenschaften der Universität Stuttgart -SISS-, 46
DOI
https://doi.org/10.18419/opus-10599
ISSN
2199-7780
Status
Published Version; reviewed