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[janosch]

Hallo,
ich habe eine Frage zur Auswertung eines Experiments. Bei mir müssen die Probanden entscheiden, wie kooperative sie sich ihrem Mitspieler gegenüber verhalten. Das ganze wird auf einer vierstufigen Skala gemessen. Nun gibt es bei mir drei unterschiedliche Bedingungen (nennen wir sie "k", "u" und "b"), in denen sich die Mitspieler der Probanden unterschiedlich verhalten. In jeder Bedingung muss der Proband 4 Entscheidungen treffen, sodass ich am Ende 12 Werte habe.

Was die Auswertung betrifft, hatte ich eigentlich angestrebt, dass ganze "quasi-längsschnittlich" auszuwerten, also die 12 aufeinanderfolgenden Entscheidungen jeweils wie einzelne Messzeitpunkte zu betrachten. Mein Ziel war es, die Verhaltens-Veränderung zwischen den drei Bedingungen zu modellieren, die ich theoretisch annehme. Dafür wollte ich eigentlich ein "latent-change-modell" rechnen, mit den 4 Messwerten aus jeder Bedinung als manifeste Variablen, aus denen ich 3 latente Variablen bilde (k, u und b) und dann den change "draufbastle". Nun habe ich das Problem, dass eine Bedingung für das LCM die Messinvarianz ist. Diese kann ich allerdings bei mir nicht finden, was wahrscheinlich auch illusorisch ist, da es sich ja um 3 unterschiedliche Bedinungen handelt.

Nun zu meinen Fragen:

1. Gibt es ein Verfahren, mit dem ich den latent-change modellieren könnte, ohne Invarianzbedingung?
2. Sollte ich lieber eine "einfache" CFA rechnen, und eine Modell mit Gleichheitsrestriktionen zwischen den Bedinungen mit einem anderen vergleichen, wo das nicht angenommen wird?
3. Kennt jemand andere experimentelle Studien, die so ein Vorgehen haben?

Danke schon mal für den Input!