Ralf Bürgy Die zeitreihenanalytische Modellierung psychologischer Regulationsvorgänge
Zur Anwendung von ARIMA-Modellen in der Psychologie
Hamburg 1998, 312 Seiten
Zum Inhalt
Die Modellierung von Verlaufsdaten mit Verfahren der Zeitreihenanalyse findet in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften aber auch in der Medizin und den Wirtschaftswissenschaften zunehmende Verbreitung. In diesem Buch werden Zeitreihenmodelle und deren Anwendungspraxis in der Psychologie diskutiert. Dargestellt werden lineare ARIMA-Modelle: Ihre mathematisch-statistische Voraussetzungen und ihre Bedeutung für die Analyse psychologischer Verlaufsdaten.
An Beispielen uni- und multivariater Zeitreihenanalytik in der Psychologie wird der Umgang mit der Analysemethode und die Interpretation bestimmter Abhängigkeitsmodelle exemplarisch dargestellt. Die häufig vernachlässigte Bedeutung von methodischen Voraussetzungsverletzungen wird diskutiert und in Simulationsbeispielen deren Auswirkungen verdeutlicht.
Als Grundlage einer inhaltlichen Fundierung von ARIMA-Modellen wird die Systemtheorie vorgeschlagen. Die Korrespondenz zwischen ARIMA-Modellen und systemtheoretischen Rückkopplungskonzepten lässt sich als Basis für eine inhaltliche Interpretation geschätzter Abhängigkeitsstrukturen heranziehen. Eine solche Interpretation zeitreihenanalytisch modellierter Verlaufsdaten kann überall dort von Interesse sein, wo psychologische Regelungs- oder Rückkopplungsmechanismen den Prozeßdaten zugrunde liegen.
Am Beispiel psychophysiologischer Belastungs-Beanspruchungsuntersuchungen werden ARMA-Modelle zur Analyse der Beanspruchungsregulation herangezogen.
Bibliografische Daten
| Autor | Ralf Bürgy |
| Titel | Die zeitreihenanalytische Modellierung psychologischer Regulationsvorgänge |
| Untertitel | Zur Anwendung von ARIMA-Modellen in der Psychologie |
| Seiten | 312 |
| Erscheinungsjahr | 1998 |
| Ort | Hamburg |
| ISBN (Print) | 978-3-86064-782-0 |
| eISBN (eBook) | 978-3-86064-782-0 |
| Schriftenreihe | Studienreihe psychologische Forschungsergebnisse |
| Band | 32 |
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