Zusammenfassung
Die Anwendung von multivariaten Verfahren (Backhaus, Erichson, Plinke & Weiber, 2018; Backhaus, Erichson & Weiber, 2015) in R wird vertiefend von Everitt und Hothorn (2011) behandelt. Abschn. 11.3 zeigt, wie multivariate Daten visualisiert werden können. Für eine Beschreibung der in diesem Kapitel verwendeten Daten vgl. Abschn. 6.3.
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Notes
- 1.
Für weitere Verfahren für latente Variablen vgl. den Abschnitt Psychometric Models der CRAN Task Views (Mair 20120).
- 2.
Die konfirmatorische Faktorenanalyse ist mit Hilfe linearer Strukturgleichungsmodelle durchzuführen, etwa mit den Paketensem (Fox, Nie, und Byrnes 2020), OpenMx (Boker et al. 2011) oder lavaan (Rosseel 2012).
- 3.
Weitere Rotationsarten, etwa für das Modell korrelierter Faktoren, stellt das Paket GPArotation (Bernaards und Jennrich 2005) zur Verfügung.
- 4.
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Wollschläger, D. (2021). Multivariate Verfahren. In: R kompakt. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-63075-4_10
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-63075-4_10
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Publisher Name: Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg
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Online ISBN: 978-3-662-63075-4
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