The Analysis of Change in Differential Psychology : Methodological Considerations, Skill-Acquisition and University Drop-Out


Völkle, Manuel C.


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URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/2046
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-20463
Document Type: Doctoral dissertation
Year of publication: 2007
Publishing house: Universität Mannheim
Evaluator: Wittmann, Werner W.
Date of oral examination: 22 February 2008
Publication language: English
Institution: School of Social Sciences > Psychologie II (Wittmann)
Subject: 150 Psychology
Subject headings (SWD): Persönlichkeitspsychologie , Veränderungsmessung , Methodologie , Latente Variable , Studienabbruch , Fähigkeit
Keywords (English): Latent growth curve modeling , autoregressive latent trajectory modeling , skill-acquisition , university drop-out
Abstract: In the present thesis, the analysis of change is approached from the perspective of differential psychology by focusing on differences among individuals as they exist and evolve over time. In the first part, latent growth curve models are discussed as a general data-analytic approach to the analysis of change. It is argued that “traditional methods”, which focus on mean changes, and “new methods”, with their emphasis on individual trajectories are both special cases of the more general latent growth curve approach. Theoretical and practical implications are set forth, and advantages of recognizing latent growth curve models as a general data-analytic system for repeated measures designs are discussed. In the second part, a critical reconsideration of the recently proposed simultaneous estimation of autoregressive (simplex) structures and latent trajectories is provided. Researchers are cautioned that the combination of autoregressive and latent growth curve models may fail if the existence of nonlinear change cannot be ruled out on theoretical grounds. All arguments are illustrated by empirical data on skill acquisition, and a simulation study is provided to investigate the conditions and consequences of mistaking nonlinear growth curve patterns as autoregressive processes. In the last part, a recently proposed approach to the analysis of change using categorical variables is reviewed and a new study on university drop-out is introduced.
Translation of the title: Die Veränderungsanalyse in der Differentiellen Psychologie (German)
Translation of the abstract: Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der Veränderungsanalyse aus Sicht der Differentiellen Psychologie. Im Zentrum des Interesses steht dabei die Entwicklung von interindividuellen Unterschieden über die Zeit hinweg. Im ersten Teil der Arbeit wird die latente Verlaufskurvenmodellierung als allgemeines datenanalytisches System vorgestellt, welches sowohl „traditionelle“ Methoden als auch „moderne“ Verfahren der Veränderungsmessung in sich vereint. Vor- und Nachteile dieses Ansatzes, sowie die damit einhergehenden theoretischen und praktischen Implikationen für die Veränderungsmessung, werden diskutiert. Der zweite Teil setzt sich kritisch mit der jüngst vorgeschlagenen gemeinsamen Schätzung von autoregressiven (Simplex) Strukturen und latenten Verlaufskurven auseinander. Solange das Vorliegen nonlinearer Verläufe nicht theoriegeleitet ausgeschlossen werden kann, ist die Kombination von autoregressiven und latenten Verlaufsprozessen oftmals höchst problematisch. Anhand empirischer Daten zum Fertigkeitserwerb, sowie einer Simulationsstudie, werden die Bedingungen unter denen nonlineare Verläufe fälschlicherweise für autoregressive Prozesse gehalten werden können genauer untersucht. Im letzten Teil der Arbeit wird schließlich ein in der Literatur noch weitgehend unbekannter Ansatz der Veränderungsanalyse für kategoriale Variablen vorgestellt und anhand einer neuen Studie zum Studienabbruch demonstriert. (German)

Das Dokument wird vom Publikationsserver der Universitätsbibliothek Mannheim bereitgestellt.




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Völkle, Manuel C. (2007) The Analysis of Change in Differential Psychology : Methodological Considerations, Skill-Acquisition and University Drop-Out. Open Access [Doctoral dissertation]
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