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[Carolin]

Hallo...
Ich schreibe meine Masterarbeit und rechne Pfadmodelle. Meine endogenen und intermediären Variablen habe ich schön umcodiert, dass sie (einigermaßen) normalverteilt sind, aber bei meiner Endogenen (Prävalenz von Erkrankungen) ist das unmöglich, weil die Mehrheit 0 Erkrankungen hat. Dadurch müssten ja chi2 usw. bei einer ML-Schätzung unheimlich verzerrt sein. Dazu meine Fragen:

1. In Anbetracht der Zeit bis zur Abgabe: Reicht es, wenn ich meine bereits verschriftlichten ML-Ergebnisse dahin gehend diskutiere, dass chi2 usw. verzerrt sind?
2. Ich würde ja lieber die ML-Ergebnisse mit Residual Bootstrap Ergebnissen vergleichen, nur verstehe ich die Zahl, die ich dann vorgeben muss, nicht so ganz, weil mir das Prinzip des Bootstrappen neu ist. Ich habe es so verstanden, dass aus dem Datensatz Unterstichproben gezogen werden, stimmt das? Und wenn ich nun 1000 eingebe, werden dann 1000 Stichproben oder eine Stichprobe mit 1000 Fällen gezogen?
3. Natürlich bietet sich bei meinen nicht normalverteilten Variablen WLS als Schätzer an, jedoch sagt mir Mplus: THE WEIGHT MATRIX IS NOT POSITIVE DEFINITE AS IT SHOULD BE. Was bedeutet das und wie kann ichs ändern, so dass mit Modelfit-Werte angezeigt werden?

Danke schon mal!

[Carolin]

Ok, ich bin einen Schritt weiter und habe mich für einen Vergleich der ML geschätzten Koeffizienten mit den vom Bootstrapping erzeugten Konfidenzintervallen entschieden.

Hab ich das richtig verstanden, dass 1000 Stichproben gezogen werden,aus denen die Konfidenzintervalle für die Koeffizienten errrechnet werden? Bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% liegt die Unter- bzw. Obergrenze bei dem Wert, unter bzw. über dem 2,5% der Schätzwerte liegen.

Meine Hauptfrage ist aber: Die chi2 und weiteren Modelfit-Werte bleiben gleich und das ist richtig, oder?

[Holgonaut]

Hi,

da du mit Mplus arbeitest würd ich mal nach count regression schauen. Deine Erkrankungsvariable scheint eine count-Variable zu sein, für die es die count regression gibt. Ich
kann mir nicht vorstellen, dass Mplus das nicht in ein SEM integrieren kann.

Ansonsten würde ich Satorra-Bentler als Korrektur nehmen.

Ob Bootstrapping geeignet ist, glaub ich kaum, weiß es aber nicht. Zu Deiner Frage dazu. Beim BS werden 1000 Substichproben mit Zurücklegen (jeder einzelnen Person) gezogen, meist in Höhe der aktuellen Stichprobengröße.

WLS erfordert riesige Stichproben (~4000) - daher nimmt man das fast nie. Ich nehme an, dass deshalb die Gewichtungsmatrix NPD ist.

Grüße
Holger