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1.4 Software und Internetquellen

Für viele Sozialwissenschaftler ist das Programm LISREL noch immer ein Synonym für die Anwendung von Strukturgleichungsmodellen. Tatsächlich waren die zu Beginn der 1970er Jahre von Karl Jöreskog zusammen mit Dag Sörbom entwickelten Programme LISREL und ACOVFSF bzw. COFAMM die ersten Werkzeuge, mit denen es überhaupt möglich war, Strukturgleichungsmodelle zu schätzen, ohne selbst programmieren zu müssen. Allerdings mussten die Modelle in einer Matrix-Notation definiert werden, was den Kreis der potentiellen Benutzer stark einschränkte. Erst Mitte der 1990er Jahre wurde LISREL um die alternative Schnittstelle SIMPLIS ergänzt, die es ermöglicht, ein Modell durch eine Reihe von Gleichungen zu definieren, die den Pfeilen eines Kausaldiagramms entsprechen. Wenig später erschienen als Reaktion auf modernere Konkurrenzprogramme Versionen von LISREL für das Windows-Betriebssystem, die es dem Benutzer gestatteten, mit Hilfe der Maus ein Kausalmodell zusammenzuklicken, dessen Aufbau interaktiv verändert und in andere Windows-Programme importiert werden konnte. Aktuell wird LISREL in der Version 9.1 vertrieben. Der Distributor bietet sowohl eine vollständige Testversion (gültig für 15 Tage) als auch eine Studentenversion zum kostenlosen Download an (ssicentral.com/lisrel/ downloads.html). Letztere weist einige Einschränkungen auf (u. a. was die Zahl der beobachteten Variablen betrifft), reicht aber aus, um viele Beispiele nachvollziehen zu können. LISREL ist derzeit ausschließlich für Windows erhältlich, kann aber möglicherweise innerhalb von Emulationsund Virtualisierungsumgebungen wie Wine, Boot Camp oder XEN auch unter anderen Betriebssystemen genutzt werden.

Mitte der 1980er Jahre stellte Peter Bentler, der ähnlich wie Jöreskog führend an der Entwicklung des Feldes beteiligt war, mit EQS ein weiteres kommerzielles Programm zur Schätzung von Strukturgleichungsmodellen vor. Obwohl EQS auf einem etwas anderen Ansatz basiert als LISREL, sind beide Programme im wesentlichen äquivalent. Auch EQS verfügt über eine grafische Schnittstelle. Allerdings ist EQS zumindest im deutschen Sprachraum weit weniger verbreitet. Nach dem die Entwicklung von EQS etwas ins Stocken geraten war, ist 2013 eine neue Version (6.2) erschienen (mvsoft.com/eqs60.htm). Eine vergünstigte Studierendenversion ist im Online-Shop erhältlich, eine kostenlose Testversion muss per Email angefordert werden. Auch EQS ist derzeit ausschließlich für Windows erhältlich [1].

Ende der 1980er Jahre erschien mit dem von James Arbuckle entwickelten AMOS ein weiteres kommerzielles Konkurrenzprogramm zu LISREL. Von den älteren Programmen unterschied sich AMOS neben einigen eher technischen Besonderheiten vor allem durch die konsequente Nutzung der grafischen Benutzeroberfläche. Bis heute ist AMOS ein sehr benutzerfreundliches Programm, das auch nach der Übernahme durch SPSS weiterentwickelt wird. Es bietet eine Vielzahl innovativer Optionen und erfreut sich im deutschsprachigen akademischen Bereich einiger Beliebtheit. Aktuell vertreibt SPSS/IBM die Version 22 des Programms (www-03.ibm.com/software/products/de/

spss-amos), die ausschließlich unter Windows eingesetzt werden kann [2]. Eine bezüglich der maximalen Zahl von Variablen geringfügig eingeschränkte ältere Version von AMOS kann kostenlos aus dem Internet heruntergeladen werden (amosdevelopment.com/download/index.htm) [3]. Die meisten im Text besprochenen Beispiele können mit dieser Version nachvollzogen werden.

Als bislang jüngstes kommerzielles Produkt erschien schließlich Ende 1998 die erste Version von Bengt Muthéns Mplus [4]. Mplus unterscheidet sich insofern relativ stark von den anderen drei Programmen, als es die Implementation eines sehr allgemeinen mathematischen Modells darstellt, das Strukturgleichungsmodelle als einen Spezialfall einschließt. Die grafische Oberfläche ist im Vergleich mit LISREL, EQS und vor allem AMOS rudimentär. Ähnlich wie bei SIMPLIS können die Modelle jedoch leicht durch eine Reihe von Gleichungen beschrieben werden. Eine kostenlose Variante der aktuellen Version 7.2 ist im Internet verfügbar (statmodel.com/demo.shtml). Diese ist bezüglich der Anzahl der Variablen jedoch stark eingeschränkt. Studierende können die Vollversion zu einem reduzierten Preis erhalten. Anders als im Falle der älteren Programme existieren von Mplus native Versionen für Windows, Mac OS X und zahlreiche Varianten von Linux. Byrne (2012) gibt einen ausführlichen Überblick über die Möglichkeiten von AMOS, EQS, LISREL und Mplus (auf dem Stand des Jahres 2011) und entwickelt Kriterien für eine Kaufentscheidung.

Neben diesen spezialisierten Programmen verfügen auch einige der großen Pakete über mehr oder weniger eingeschränkte Fähigkeiten zur Schätzung von Strukturgleichungsmodellen. SAS enthält seit langer Zeit mit PROC CALIS eine entsprechende Prozedur, mit der sich viele Standardmodelle schätzen lassen. Verglichen mit den oben vorgestellten Programmen wirkt PROC CALIS jedoch antiquiert.

Für Stata ist das von Sophia Rabe-Hesketh auf der Grundlage ihrer Arbeiten mit Anders Skrondal und Andrew Pickles entwickelte Erweiterungsmodul GLLAMM verfügbar, das kostenlos aus dem Internet heruntergeladen werden kann

(gllamm.org/). Ähnlich wie Mplus basiert GLLAMM auf einem sehr allgemeinen mathematischen Modell und kann auch Strukturgleichungsmodelle schätzen. Leider unterscheiden sich Syntax, Ausgabe und Philosophie von GLLAMM stark von derjenigen anderer Programme, was den Zugang erschwert. Zudem arbeitet GLLAMM aufgrund seiner Implementation der Parameterschätzung selbst für viele relativ einfache Modelle so langsam, dass eine interaktive Nutzung praktisch ausgeschlossen ist. Da GLLAMM von Rabe-Hesketh sehr aktiv weiterentwickelt wird, wird sich dies in Zukunft jedoch möglicherweise ändern.

Seit der Version 12 enthält Stata selbst die Prozedur sem, mit der sich sehr viele Standardmodelle effizient schätzen lassen. Der große Vorteil liegt hier darin, dass sem vollständig in Statas System zur Verwaltung von Daten und Schätzergebnissen eingebunden ist. Da Stata in den politikwissenschaftlichen Instituten im deutschsprachigen Raum inzwischen weite Verbreitung gefunden hat, dürfte sem vielen Lesern einen einfachen Zugang zur Schätzung von Strukturgleichungsmodellen bieten. Mit der Version 13 wurden die Möglichkeiten von Stata noch einmal erheblich erweitert. Die neue Prozedur gsem – das g steht für „generalized“ – unterstützt nun bei fast identischer Syntax auch kategoriale beobachtete Variablen (siehe Abschn. 4.1). Da es sich bei GLLAMM und (g)sem um Prozeduren handelt, die innerhalb von Stata aufgerufen werden, sind beide unter allen Betriebssystemen verfügbar, die nativ von Stata unterstützt werden (Windows, aktuelle Versionen von Mac OS X und sowie alle x-86-basierten Linux-Varianten).

Schließlich steht mit dem von John Fox entwickelten sem-Paket eine Erweiterung für die open-source Programmierumgebung R (cran.r-project. org/) zur Verfügung, die in ihrer Leistungsfähigkeit mit früheren Versionen von LISREL vergleichbar ist und Modellspezifikationen in einer SIMPLIS-artigen Syntax akzeptiert. sem befindet sich derzeit noch in einer frühen Entwicklungsphase, stellt aber, wenn es um die Modellierung von Standardproblemen geht,

bereits jetzt eine echte Alternative zu den kommerziellen Programmen dar. Durch die Integration in R stehen den Benutzern von sem eine Vielzahl von flexiblen und innovativen Analysemöglichkeiten zur Verfügung. Alternative R-Pakete zur Schätzung von typischen Strukturgleichungsmodellen sind OpenMx, semPLS, lava und lavaan. Speziell über die Möglichkeiten von sem und OpenMx informieren Fox et al. (2012). Auf stärker spezialisierte Angebote verweist der CRAN Task View „Psychometrics“ (cran.r-project.org/web/views/ Psychometrics.html). Wie das gesamte R-System sind auch sem, lava und lavaan und viele weitere Pakete kostenlos und im Quelltext für alle gängigen Betriebssysteme erhältlich.

Darüber hinaus existiert eine Vielzahl von Stand-alone Programmen, die – oft schon in den 1980er Jahren – im akademischen Bereich entwickelt wurden und frei oder nach einer kostenlosen Registrierung verfügbar sind. Zu den wichtigsten dieser Programme zählen Mx (vcu.edu/mx/), das in seiner Zielsetzung mit LISREL, EQS und AMOS konkurriert und in seiner Windows-Variante über eine (separat zu installierende) graphische Benutzeroberfläche verfügt, sowie TETRAD (phil.cmu.edu/projects/tetrad) und SmartPLS [5] (smartpls.de/), die spezielle Ansätze implementieren, die derzeit (noch) außerhalb des Mainstream liegen. Insbesondere Mx stellt aber inzwischen eine ernstzunehmende Alternative zu den kommerziellen Programmen dar.

Neben Programmen und Beispieldatensätzen sind im Internet darüber hinaus eine Vielzahl von teils hochkarätigen Informationsquellen verfügbar. Zu den wichtigsten Anlaufstellen zählt SEMNET, eine klassische Mailingliste, die seit 1993 besteht und derzeit weltweit über 2300 Abonnenten zählt, darunter zahlreiche Wissenschaftler, die führend an der Entwicklung der Methode beteiligt waren und sind. Mehrere zehntausend Nachrichten, die über SEMNET verschickt wurden, wurden archiviert und können über ein Formular (bama.ua.edu/archives/semnet.html) nach Schlüsselwörtern durchsucht werden. Ansonsten ist SEMNET jedoch nicht mit den heute üblichen Foren oder Communities vergleichbar. Um an den Diskussionen teilnehmen zu können, schickt man aus einem beliebigen Mailprogramm eine Nachricht an die Mailadresse Diese E-Mail Adresse ist gegen Spam Bots geschützt, Sie müssen Javascript aktivieren, damit Sie es sehen können , die nur das Kommando SUBSCRIBE SEMNET enthält, und erhält dann im Gegenzug eine Mail, in der man aufgefordert wird, sein Abonnement zu bestätigen. Von diesem Moment an kann man Nachrichten an die Liste senden und erhält im Gegenzug eine Kopie aller Mails, die dort eingehen. Außerhalb der Ferienzeit sind dies einige 100 Nachrichten pro Monat. Es empfiehlt sich deshalb, für die Nutzung von SEMNET eine eigene Mailadresse mit viel Speicherplatz einzurichten (etwa bei Google oder Yahoo) oder zumindest für die Standardadresse geeignete Filterregeln einzurichten, um unliebsame Überraschungen zu vermeiden. Außerdem benötigt man zwingend ein E-Mailprogramm beziehungsweise einen entsprechenden Webclienten, der in der Lage ist, Nachrichten, die sich auf denselben Gegenstand beziehen (threads), zu erkennen und gruppiert darzustellen. Ansonsten ist es unmöglich, den Diskussionen zu folgen.

Eine weitere hilfreiche Ressource ist „Ed Rigdon's SEM FAQ“ (www2. gsu.edu/~mkteer/semfaq.html), eine Liste von weiterführenden Links und Antworten auf Fragen, die sich im Zusammenhang mit Strukturgleichungsmodellen immer wieder stellen. Leider wurden viele der Seiten seit Mitte der 1990er Jahren nicht mehr aktualisiert. Für eine Auseinandersetzung mit klassischen Stolpersteinen sind sie aber dennoch nützlich. Von der Zielsetzung vergleichbar, aber aktueller ist die von David A. Kenny gepflegte website davidakenny.net/cm/ causalm.htm. Eine nach Unterthemen gegliederte Bibliographie, die hunderte von Artikeln, Kapiteln und Monographien enthält, stellt Jason T. Newsom zur Verfügung (upa.pdx.edu/IOA/newsom/semrefs.htm). Seit 2002 wurde dieses Projekt bedauerlicherweise nicht weitergeführt, verzeichnet aber immer noch einen Großteil der relevanten Literatur. Auf einer weiteren Seite desselben Autors (upa.pdx.edu/IOA/newsom/semclass/default.htm) finden sich außerdem Datensätze, Übungen und Seminarpräsentationen. Sehr umfassend und aktuell schließlich ist das rund 300 Seiten umfassende Skript von Wolfgang Langer zu dessen LISREL-Kurs, das unter soziologie. uni-halle.de/langer/lisrel/index.html abrufbar ist.

Abschließend sei schließlich noch auf die Web-Angebote der kommerziellen Programme verwiesen. Insbesondere die Distributoren von LISREL ( ssicentral.com/lisrel) und Mplus (statmodel.com/) bieten eine Vielzahl von Datensätzen, Hintergrundinformationen, Literaturverweisen und Arbeitspapieren an, die sich als äußerst nützlich erweisen können.

  • [1] Für das neuere und stärker spezialisierte Programm EQSIRT existieren auch Versionen für Mac OS X und Linux
  • [2] AMOS wurde zwischenzeitlich als Modul für das Programmpaket SPSS vertrieben, ist aber heute wieder ein selbständiges Programm, das unabhängig von SPSS genutzt werden kann
  • [3] Bei dem mit der Übernahme durch SPSS verbundenen Versionsprung in den zweistelligen Bereich scheint es sich in erster Linie um eine Marketingmaßnahme zu handeln
  • [4] Eine Vorgängerversion war Muthéns LISCOMP
  • [5] Ebenso wie das R-Paket semPLS basiert SmartPLS auf dem Partial Least SquaresAnsatz, der letztlich eine hintereinander geschaltete Serie von (OLS)-Regressionen implementiert, statt simultan die vollständigen Kovarianzstrukturen zu analysieren. Der PLSAnsatz stellt geringere Anforderungen an die Daten. Seine Anwendung bietet sich insbesondere dann an, wenn die Zahl der Indikatoren sehr groß ist. Allerdings weist er auch spezifische Schwächen auf und wurde u. a. deshalb in den Sozialwissenschaften kaum adaptiert. Im folgenden wird er deshalb nicht weiter behandelt. Einen Überblick über die Besonderheiten des PLS-Ansatzes geben Haenlein und Kaplan (2004). Weiber und Mühlhaus (2014) haben das erste Lehrbuch vorgelegt, das sich in größerem Umfang mit dem PLS-Ansatz auseinandersetzt
 
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