Nicht lineare latente Variablenmodelle

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Verschiedene psychologische Theorien behandeln nicht lineare Zusammenhänge in latenten Variablen. Innerhalb der Wirtschaftswissenschaften sind diese Theorien beispielsweise im Bereich der Konsumentenforschung oder des Marketing anwendbar. Die bisherigen frequentistischen Ansätze zur Schätzung nicht linearer latenter Variablenmodelle sind praktisch, wenn überhaupt, nur schwer anwendbar. In dieser Arbeit wird daher ein Bayesianischer Ansatz zur Modellformulierung und Schätzung dargestellt. Weiterhin wird die Implementation und Anwendung des Programmsystems BALAM zur Schätzung dieser Modelle beschrieben. Ein Beispiel mit einem simulierten Datensatz und ein Beispiel mit einem Datensatz aus der Verhaltensforschung zeigen die Überlegenheit der neuen Schätzmethoden für diese Modellklassen.