Zusammenhangsmodellen

Zusammenhangsmodelle bezeichnen Modelle, die die Beziehungen zwischen Variablen in einem Datensatz beschreiben. Sie dienen dazu, Abhängigkeiten zu quantifizieren, Vorhersagen zu treffen und Hypothesen über zugrunde liegende Mechanismen zu prüfen. Ein Zusammenhangsmodell macht explizit, wie sich Größen gegenseitig beeinflussen oder wie Wahrscheinlichkeiten in Abhängigkeit von anderen Variablen variieren.

Typen von Zusammenhangsmodellen

- Statistische Zusammenhangsmodelle: Dazu gehören Regressions- und Korrelationsmodelle, die lineare oder nichtlineare Beziehungen zwischen Variablen abbilden.

- Kausale Zusammenhangsmodelle: Graphische Modelle und Strukturgleichungsmodelle dienen der Beschreibung von vermuteten Ursache-Wirkungs-Beziehungen und deren Identifizierbarkeit.

- Wahrscheinlichkeitsmodelle/Graphische Modelle: Bayesianische Netzwerke und andere probabilistische Modelle fassen Abhängigkeiten als bedingte Wahrscheinlichkeiten zusammen.

- Latente Zusammenhangsmodelle: Faktorenanalysen, konfirmatorische Faktorenmodelle und Item-Response-Theorie gehen von zugrunde liegenden, nicht direkt messbaren Konstrukten aus.

Methodik und Anwendungen

Zusammenhangsmodelle werden durch Formulierung eines mathematischen Modells, Parameterschätzung, Modellvergleich und Validierung operationalisiert. Typische Kriterien sind Güte der Anpassung, Vorhersageleistung und Robustheit. Anwendungen finden sich in den Sozial-, Wirtschafts- und Gesundheitswissenschaften, Psychologie, Linguistik sowie in der Informatik und Biometrie.

Hinweise und Grenzen

Modelle beruhen auf Annahmen über die Datenstruktur und Kausalität; Korrelation bedeutet nicht notwendigerweise Kausalität. Identifizierbarkeit, Datendichte und Verzerrungen beeinflussen die Interpretierbarkeit und die Schlussfolgerungen.