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AutorenHochweber, Jan; Hartig, Johannes
TitelAnalyzing organizational growth in repeated cross-sectional designs using multilevel structural equation modeling.
QuelleIn: Methodology, 13 (2017) 3, S. 83-97
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BeigabenIllustrationen
Spracheenglisch
Dokumenttyponline; gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN1614-1881; 1614-2241
DOI10.1027/1614-2241/a000133
URNurn:nbn:de:0111-pedocs-158678
SchlagwörterStatistisches Modell; Längsschnittuntersuchung; Mehrebenenanalyse; Methodologie; Datenanalyse; Wachstumsmodell; Daten; Modell; Organisation; Simulation; Statistische Methode; Wachstum; PISA (Programme for International Student Assessment)
AbstractIn repeated cross-sections of organizations, different individuals are sampled from the same set of organizations at each time point of measurement. As a result, common longitudinal data analysis methods (e.g., latent growth curve models) cannot be applied in the usual way. In this contribution, a multilevel structural equation modeling approach to analyze data from repeated cross-sections is presented. Results from a simulation study are reported which aimed at obtaining guidelines on appropriate sample sizes. We focused on a situation where linear growth occurs at the organizational level, and organizational growth is predicted by a single organizational level variable. The power to identify an effect of this organizational level variable was moderately to strongly positively related to number of measurement occasions, number of groups, group size, intraclass correlation, effect size, and growth curve reliability. The Type I error rate was close to the nominal alpha level under all conditions. (DIPF/Orig.).
Erfasst vonDIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main
Update2018/2
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