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Multivariate Time Series Analyses for Psychological Research. VAR, SVAR, VEC, SVEC Models and Cointegration as Useful Tools for Understanding Psychological Processes - Softcover
Synopsis
Mental functions and behaviors are often connected to dynamic systems. A dynamic system consists of two or more interrelated processes. This paper introduces multivariate procedures such as VAR (Vector Autoregressive), SVAR (Structural Vector Autoregressive), VEC (Vector Error Correction), and SVEC (Structural Vector Error Correction) models to psychologists and demonstrates their application with examples employing the open source statistical software JMulTi and R. The described procedures treat time series under study as a system revealing interdependencies in their dynamics and allowing testing of causal hypotheses. In contrast to the majority of methodological papers from this field, explanations and illustrations considered here are not restricted to stationary models. Many psychological processes are integrated (i.e., extremely unstable). In such nonstationary cases, it is difficult to discern whether time series under study are interconnected or independent because of spurious regression. The Johansen procedure described in the present paper provides a reliable diagnostic tool to distinguish between different types of dynamic relationships: stationary systems, cointegrated systems, and independent integrated variables. Elaborate empirical demonstrations and detailed documentation of the conducted analyses aim to enable practitioners to implement the discussed multivariate strategies in applied settings.
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Multivariate Time Series Analyses for Psychological Research, VAR, SVAR, VEC, SVEC Models and Cointegration as Useful Tools for Understanding Psychological Processes
Published by
Verlag Dr. Kovac, Hamburg, 2014
ISBN 10: 3830078498
ISBN 13: 9783830078494
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Softcover. Condition: neu. 1. Auflage. Theorien und Methoden der Psychologie, Band 4 108 pages. --------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------ ----------------------------------------- AUSGEZEICHNETE PUBLIKATION: Lehrpreis der Universität Ulm 2013 -------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------ ------------------------------ Psychologie als Wissenschaft vom menschlichen Verhalten untersucht unter anderem zeitlich veränderliche Phänomene. Viele psychologische Prozesse stehen in gegenseitiger Beziehung und sind miteinander verknüpft, sodass ein in sich geschlossenes komplexes System entsteht. Eine adäquate Modellierung solcher dynamischer Systeme setzt den Einsatz zeitreihenanalytischer Verfahren voraus. Multivariate statistische Methoden zur Prüfung von theoretischen Zusammenhängen zwischen mehreren Zeitreihen bilden den Gegenstand dieser Monographie. In der Psychologie findet man zahlreiche wandelbare Phänomene wie zum Beispiel Entwicklungs- und Reifungsprozesse. Die Analyse von solchen instabilen Daten stellt eine besondere statistische Herausforderung dar. In der Monographie wird gezeigt, wie man veränderliche Zeitreihen modellieren und Scheinzusammenhänge von wahren Interdependenzen unterscheiden kann. Die Anwendbarkeit der Modelle für die psychologische empirische Forschung steht im Mittelpunkt der Betrachtung. Anhand von sechs Beispielen aus der Psychologie wird demonstriert, wie die vorgestellten Analysen mit freier Software, wie zum Beispiel JMulTi und R, durchgeführt werden kà nnen. Seller Inventory # x7849