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[MisterVale46]

Hallo Leute,



MFG

[Semson]

Ich kenne nur noch den höheren Schwellenwert von 0.5, weil dann halt 50 % der Varianz durch den zugehörigen Faktor erklärt werden. Aber wenn mal ein Item drunter liegt, ist das eigentlich kein soo großes Problem. Es zeigt ja auch, dass der Sinn und Zweck einer messfehlerbereinigten Messung der latenten Variable ganz gut erfüllt wird Ich würde so argumentieren:
- Indikator ist theoretisch relevant und evtl. wichtig für die Identifizierung des Modells
- Indikator ist nicht der einzige Indikator für den reflektiven Faktor und die anderen Indikatoren erfüllen die Kriterien. Vielleicht kannst du noch DEV/C.R. oder so berechnen und sagen, dass zwar auf Indikatorebene der eine Indikator nicht so toll ist, aber das im gesamten Messmodell quasi auf Faktorebene ausgeglichen wird.
- Indikator gehört zu neuem Messinstrument

Die Alternative ist natürlich, sich nochmal inhaltlich anzuschauen, was an der Formulierung des Items eigentlich so anders ist. Vielleicht bezieht es sich auf einen weiteren Faktor, der eng verwandt mit dem Faktor ist, dem du es zugeordnet hast. Wenn dem so ist, dann könntest du einen single-indicator-factor daraus bauen und gesondert ins Modell reinnehmen. Hängt alles ein bisschen vom konkreten Fall ab und ob es theoretisch Sinn ergibt.

Edit: Im SEMNET gabs mal einen Beitrag dazu, den könntest du sonst zitieren Hier der Text:

"Rene--

Of course, an author has to deal with reviewer biases and "cookbook" SEM texts full of ROT ("rules of thumb"), but there is no harm in retaining this indicator, and there are benefits. Retaining the indicator reduces factor indeterminacy and increases statistical power. Now, maybe the next researcher sees that low loading and thinks they might be able to improve if they examine some additional indicators. But it is hard to see what you would gain by deleting it. In all of this, I am assuming that the factor model holds and that you had, at least, no particular expectation for the exact value of this loading, and that you would not necessarily view this result as a disconfirming "surprise."

--Ed Rigdon"