Einlesen von Daten in Mplus

Mplus kann unterschiedliche Arten von Daten einlesen und verarbeiten. Die beiden wichtigsten Varianten sollen hier besprochen werden. Die erste Variante ist in der Praxis wohl die Häufigste. Hierbei werden Rohdaten verwendet, d.h. sogenannte

Individualdaten

(

individual data

). In Individualdatensätzen hat jede Person auf jeder Variable einen Wert (oder ggf. einen fehlenden Wert), so wie dies z.B. im KFT-Datensatz (siehe Abb. 1.15) der Fall ist. Die zweite Variante bezieht sich auf das Einlesen sogenannter

Summary-Daten

. Dabei handelt es sich z.B. um eine Kovarianz- oder Korrelationsmatrix (und ggf. die Mittelwerte und Standardabweichungen der Variablen). Die Möglichkeit, mit Summary-Daten arbeiten zu können, ist beispielsweise dann nützlich, wenn man Daten aus einem Forschungsbericht (z.B. einem Fachzeitschriftenartikel) reanalysieren möchte. In vielen Publikationen werden Kovarianz-oder Korrelationsmatrizen, die die Grundlage für die berichteten Analysen (z.B. Pfadoder Strukturgleichungsanalysen) darstellen, mit angegeben (wohingegen die Rohdaten nur selten verfügbar gemacht werden). Für viele Arten von linearen Strukturgleichungsmodellen ist es nicht unbedingt erforderlich, Individualdaten zu analysieren (obwohl Individualdaten in vielerlei Hinsicht vorteilhaft sind, z.B. wenn fehlende Werte oder besondere Schätzverfahren berücksichtigt werden sollen). Als Input genügt bei vielen Modellen die Kovarianzmatrix, ggf. ergänzt durch die Mittelwerte der zu analysierenden Variablen. Es wird zunächst das Einlesen von Individualdaten gezeigt, und zwar anhand des in Abschnitt 1.3 abgespeicherten ASCII-Datensatzes mit den KFT-Daten.