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GMDS 2012: 57. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

16. - 20.09.2012, Braunschweig

Structural Equation Models (SEM): Einführung in die Methodik der Strukturgleichungsmodelle und ihre Anwendung in der Epidemiologie

Meeting Abstract

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  • Juliane Hardt - Universitätsklinikum Essen, Institut für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie, Essen, Deutschland
  • Carsten Schmidt - Universität Greifswald, Institut für Community Medicine, Greifswald, Deutschland
  • Rolf Steyer - Friedrich-Schiller-Universität Jena, Institut für Psychologie, Lehrstuhl für Methodenlehre und Evaluationsforschung, Jena, Deutschland
  • Antje Timmer - BIPS – Institut für Präventionsforschung und Sozialmedizin, Bremen, Deutschland

GMDS 2012. 57. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Braunschweig, 16.-20.09.2012. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2012. Doc12gmds231

DOI: 10.3205/12gmds231, URN: urn:nbn:de:0183-12gmds2316

Veröffentlicht: 13. September 2012

© 2012 Hardt et al.
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Gliederung

Text

Strukturgleichungsmodelle (Structural Equation Models, SEM) gehören im Bereich der Psychologie und Soziologie zur Standardmethodik multivariater Analysen, finden aber in jüngster Zeit auch ein hohes Interesse in der Epidemiologie und Versorgungsforschung.

In diesem Workshop der AG Epidemiologische Methoden (mit Unterstützung durch die AG Epidemiologie der Arbeitswelt) soll eine Einführung in die Methode der SEM gegeben werden, die Anwendung mit einem Programm vorgestellt werden und Raum zur Diskussion der Methode für die Anwendung in der Epidemiologie gegeben werden.

(2x90 min; Organisation: Juliane Hardt; Co-Sprecherin der AG Epidemiologische Methoden der GMDS, DGEpi und DGSMP)

1. Vortrag: Carsten Oliver Schmidt (Universität Greifswald)

Grundlagen, Möglichkeiten und Fallstricke von Strukturgleichungsmodellen in epidemiologischen Studien (Titel).

Abhängigkeiten zwischen multiplen Variablen bei der Prädiktion klinischer und anderer Zielgrößen vor allem unter Berücksichtigung von Mediatoreffekten plausibel darstellbar. Zudem sind fast alle Messungen fehlerbehaftet. Beides wird in der statistischen Analysepraxis vernachlässigt. Strukturgleichungsmodelle bieten als gut entwickelte statistische Analysemethode leistungsfähige Möglichkeiten, um komplexe Abhängigkeiten zwischen Variablen unter Berücksichtigung von Messfehlern zu analysieren. In diesem Beitrag erfolgt ein Überblick zu den Grundlagen von Strukturgleichungsmodellen, deren Möglichkeiten und Fallstricke. Darüber hinaus werden Ausblicke zu aktuellen Erweiterungen von Strukturgleichungsmodellen im Rahmen generalisierter statistischer Frameworks gegeben, beispielsweise MPLUS oder Generalized und Linear Latent and Mixed Models (GLLAMM).

2. Vortrag: Rolf Steyer (Universität Jena)

Die Anwendung von Strukturgleichungsmodellen zur Analyse totaler, direkter und indirekter Effekte (Titel).

Genau wie viele andere statistische Modelle kann nicht jedes Strukturgleichungsmodell kausal interpretiert werden. Unter bestimmten Voraussetzungen kann man SEM zur Analyse kausaler totaler, direkter und indirekter Effekte verwenden. Der Vortrag gibt einen kurzen Einblick in Definition und Theorie kausaler Effekte und zeigt, wie man unter welchen Voraussetzungen diese Effekte mit Strukturgleichungsmodellen schätzen und testen kann.

Es werden Anwendungen der Methoden in Statistik-Software gezeigt (EffectLite/Mplus/LISREL/R).

3. Beiträge zur Anwendung von Strukturgleichungsmodellen aus den Arbeitsgruppen der GMDS und DGEpi

Wie immer bietet der Workshop der AG Epidemiologische Methoden Raum für die Vorstellung von Beiträgen zur Anwendung von SEM (auch die Anmeldung von 'work in progress' ist möglich).

4. Diskussion: Vor- und Nachteile der Anwendung von Strukturgleichungsmodellen im Vergleich mit anderen methodischen Ansätzen