Bayesian and maximum likelihood analyses of rotifer-acanthocephalan relationships

Rotifera X ◽  
2005 ◽  
pp. 47-54
Author(s):  
David B. Mark Welch
Keyword(s):  
Maximum Likelihood

Maximum Likelihood for Social Science

2018 ◽  
Author(s):  
Michael D. Ward ◽  
John S. Ahlquist
Keyword(s):  
Maximum Likelihood ◽  
Social Science

Das Kommunikationskompetenz-Inventar für Schulleitungen (KKI-SL)

Diagnostica ◽  
2017 ◽  
Vol 63 (3) ◽  
pp. 179-192 ◽  
Author(s):  
Helen Hertzsch
Keyword(s):  
Maximum Likelihood

Zusammenfassung. Gegenstand der vorliegenden Studien ist die Konstruktion und Validierung eines deutschsprachigen Inventars zur Erfassung des Konstrukts Kommunikationskompetenz von Schulleitungen (KKI-SL). Kommunikationskompetenz wird als dreidimensionales Konstrukt (Wissen, Fähigkeiten, Motivation) konzeptualisiert und in ein theoretisches Rahmenmodell eingebettet. Fünf Studien wurden mit deutschen Lehrkräften aller Schularten durchgeführt: Selektion und Kategorisierung der Items via Experten-Rating sowie Exploration der Dimensionalität (N = 169), Kreuzvalidierung der gefundenen Faktorenstruktur (N = 1 354), Test-Retest-Reliabilität (N = 126), konvergente und diskriminante Validität (N = 331) und Kriterienrelevanz (N = 1 023). Itemanalysen und Maximum Likelihood-Faktorenanalysen führten zu einer 3-Faktoren-Lösung (Alterzentrismus, Kommunikationswissen und -bereitschaft, Selbstregulationsfähigkeit) mit guten internen Konsistenzen. Konfirmatorische Faktorenanalysen bestätigten die Struktur mit 14 Items. Die psychometrischen Kennwerte des Inventars waren durchweg gut. Beziehungen zu korrespondierenden Konstrukten belegen die konvergente und divergente Validität des Instruments. Als weiterer Validitätshinweis konnten Zusammenhänge mit relevanten Ergebniskriterien (z. B. Arbeitszufriedenheit) nachgewiesen werden.

Intrafamiliäre Ähnlichkeit von Physischer Anhedonie, Wahrnehmungsabweichungen und Magischem Denken

1999 ◽  
Vol 28 (1) ◽  
pp. 9-17 ◽  
Author(s):  
Thomas D. Meyer ◽  
Martin Hautzinger
Keyword(s):  
Maximum Likelihood ◽  
Sich Eine

Zusammenfassung. Das Ziel der vorliegenden Arbeit besteht darin, durch die Untersuchung des Phänomens der familiären Häufung in Form von intrafamiliären Korrelationen einen Beitrag zur Validität der Schizotypie-Skalen Physische Anhedonie (PA), Wahrnehmungsabweichungen (PAB) und Magisches Denken (MI) zu leisten. 279 Personen und ihren Angehörigen ersten Grades wurden die Schizotypie-Skalen PA, PAB und MI zugeschickt. Die Korrelationen wurden mit Hilfe der Maximum-Likelihood-Methode geschätzt. Für PA und MI fanden sich substantielle Korrelationen zwischen Eltern und ihren Nachkommen, aber keine Ähnlichkeit zwischen den Geschwistern. Bei PAB zeigte sich eine marginale Beziehung zwischen den Werten der Geschwister, aber keine Korrelation zu den Eltern. In allen drei Skalen fanden sich jedoch bedeutsame Korrelationen zwischen den Eltern. Keine Hinweise auf intrafamiliäre Ähnlichkeit bezüglich verschiedener Schizotypie-Indikatoren fanden sich in Form von interindividuellen Kreuzkorrelationen. Die Ergebnisse und ihre theoretische Relevanz werden im Rahmen der bislang existierenden Befundlage zur intrafamiliären Ähnlichkeit bei Schizotypie diskutiert.

Die faktorielle Struktur des Partnerschaftsfragebogens

2012 ◽  
Vol 41 (2) ◽  
pp. 109-113 ◽  
Author(s):  
Sören Kliem ◽  
Christoph Kröger ◽  
Yve Stöbel-Richter ◽  
Kurt Hahlweg ◽  
Elmar Brähler
Keyword(s):  
Maximum Likelihood ◽  
Second Order ◽  
Bundesrepublik Deutschland

Zusammenfassung. Theoretischer Hintergrund: Der Partnerschaftsfragebogen (PFB) wird im deutschen Sprachraum zur Erfassung der Partnerschafts- und Ehequalität bevorzugt eingesetzt. Fragestellung: Neben der Überprüfung der Eindimensionalität der PFB-Subskalen (Streitverhalten, Zärtlichkeit, Gemeinsamkeit/Kommunikation) wird in der vorliegenden Arbeit überprüft, ob das Zusammenfassen der PFB-Subskalen zu einem Generalfaktor „Partnerschaftsqualität” angemessen ist. Methoden: Es wurden Daten einer Bevölkerungsstichprobe für die Bundesrepublik Deutschland genutzt (N = 1.289). Aufgrund der Abweichung von einer multivariaten Normalverteilung wurden konfirmatorische Faktorenanalysen mittels Maximum-Likelihood-Methode mit robusten Standardfehlern und einem mittelwertsadjustierten Chi2-Wert (Satorra-Bentler-scaled-χ2) durchgeführt. Ergebnisse: Es ergaben sich sowohl für die Eindimensionalität der PFB-Subskalen als auch für die Second-Order-Faktorenanalyse sehr gute Modellanapassungen. Schlussfolgerungen: Die Subsumierung der PFB-Items zu Skalenwerten sowie der PFB-Subskalen zu einem Gesamtwert kann als angemessen eingestuft werden.

A Cautionary Note on Incremental Fit Indices Reported by LISREL

Methodology ◽  
2005 ◽  
Vol 1 (2) ◽  
pp. 81-85 ◽  
Author(s):  
Stefan C. Schmukle ◽  
Jochen Hardt
Keyword(s):  
Factor Analysis ◽  
Maximum Likelihood ◽  
Structural Equation ◽  
Structural Equation Models ◽  
Null Model ◽  
Likelihood Estimation ◽  
Parameter Estimates ◽  
Fit Indices ◽  
Cautionary Note ◽  
Confirmatory Factor

Abstract. Incremental fit indices (IFIs) are regularly used when assessing the fit of structural equation models. IFIs are based on the comparison of the fit of a target model with that of a null model. For maximum-likelihood estimation, IFIs are usually computed by using the χ2 statistics of the maximum-likelihood fitting function (ML-χ2). However, LISREL recently changed the computation of IFIs. Since version 8.52, IFIs reported by LISREL are based on the χ2 statistics of the reweighted least squares fitting function (RLS-χ2). Although both functions lead to the same maximum-likelihood parameter estimates, the two χ2 statistics reach different values. Because these differences are especially large for null models, IFIs are affected in particular. Consequently, RLS-χ2 based IFIs in combination with conventional cut-off values explored for ML-χ2 based IFIs may lead to a wrong acceptance of models. We demonstrate this point by a confirmatory factor analysis in a sample of 2449 subjects.

Initial Monte Carlo Findings on Maximum Likelihood Meta-Analysis

2004 ◽  
Author(s):  
Patrick D. Converse ◽  
Frederick L. Oswald
Keyword(s):  
Monte Carlo ◽  
Maximum Likelihood ◽  
Meta Analysis
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