Prof.Dr. Thomas Wirth und Dipl.-Päd. Hans-Werner Klein
In diesem Kapitel werden zwei Standardverfahren der angewandten Statistik gegenübergestellt, bei denen man durchaus davon sprechen könnte, dass sie als Konkurrenten aufgefasst werden könnten. Die zwei methodischen Ansätze sind die Varianzanalysen (oft als ANOVA abgekürzt) und lineare Strukturgleichungsmodelle, engl. Structural Equation Modeling (SEM).
Die Analyse der Verfahren zeigt allerdings sehr deutlich, dass sie zu unterschiedlichen Zwecken eingesetzt werden sollten, denn die jeweiligen Stärken und Schwächen überschneiden sich kaum. Die ANOVA liefert die passenden Werkzeuge für die präzise Überprüfung von Hypothesen und stellt hierfür passende Werkzeuge und Indikatoren bereit. Die Komplexität der zu prüfenden Modelle und Hypothesen ist allerdings begrenzt. Das Verfahren stellt hohe Ansprüche an das Verständnis von Methoden des experimentellen Designs. SEM-Verfahren eignen sich besonders zur Darstellung und Exploration komplexer Zusammenhänge. Sie stellen weniger strenge Anforderungen an die Daten und ihre Ergebnisse sind deutlich weniger eindeutig und determiniert. Andererseits können wesentlich komplexere Modelle dargestellt und evaluiert werden. Die Stärken dieser Verfahren liegen besonders im Umfeld komplexer multivariater Erhebungen.