STATISTIK-FORUM.de

[strukturmarionette]

Hi,

Es ist nachzulesen (Kline) dass SEM als Verfahren gilt, welches ´großé Stichprobenumfänge erfordert.
Bei ML-Schätzverfahren gibt es eine (Daumen-)Regel N:q, die besagt, dass das Verhältnis N:q 20:1 entsprichen sollte.
q steht hierbei für die Anzahl der zu schätzenden Modellparameter.
Bei 10 zu schätzenden Parametern wäre somit eine Minimalstichprobengröße von 20 *10 =200 gut.

Gibt es derartige Regeln auch für die anderen jeweiligen Schätzverfahren, wenn die Anwendungvoraussetzungen für ML-Schätzungen nicht bestehen?
Grundsätzllich erfordern diese größere Stichproben.

Wo wäre so etwas nachzulesen?

S.

[Holgonaut]

Hi,

diese Daumenregeln sind Käse. Schau mal in

Boomsma, A., & Hoogland, J. J. (2001). The robustness of LISREL modeling revisited. In R. Cudeck, S. du Toit & D. Sörbom (Eds.), Structural equation models: Present and future. A festschrift in honor of Karl Jöreskog (pp. 139-168). Chicago: Scientific Software International.

Hoogland, J. J., & Boomsma, A. (1998). Robustness studies in covariance structure modeling: An overview and meta-analysis. Sociological Methods & Research, 26(3), 329-367.

Ethington, C. A. (1987). The robustness of LISREL estimates in structural equation models with categorical variables. Journal of Experimental Education, 55(2), 80-88.

Die beste Möglichkeit ist, eine Monte-Carlo-Studie zu machen, mit der man das benötigte N errechnet:
Muthén, L. K., & Muthén, B. (2002). How to use a Monte Carlo study to decide on sample size and determine power. Structural Equation Modeling, 9(4), 599-620.

Grüße
Holger

[strukturmarionette]

Hi Holgonaut,

vielen Dank!

(etwas Humor: Na ja, der mittelalte holländische Gouda-Käse ist meistens gar nicht so schlecht, wenn er aus gutem Hause kommt)

Werde die Papers aber durchsehen.

Und:
Und hab noch nie eine Monte-Carlo-Studie gemacht und weiß auch kaum, was dabei gerechnet wird.

Frage:
Mit welcher SEM-Software ginge das denn am besten? Habe und kenne bislang nur AMOS. Lisrel uind MPlus stehen aber auf dem Programm.

S.

[Holgonaut]

Hi,

Dafür brauchst du Mplus. Man könnte auch was in R programmieren. Muss ich bei Gelegenheit mal machen.

Grundidee ist, dass du Dein erwartetes Modell (bzgl. Komplexität, Struktur und Effekten) als Populationsmodell spezifizierst
und dann so 1000 Stichproben ziehst, in denen das Modell gerechnet wird. Ergebnis ist dann eine Abschätzung von bias und Streuung
der Effekte und Fitwerte.

Grüße
Holger

[strukturmarionette]

Hi,

vielen Dank nochmal.
(auch für die andere Mail an anderer Stelle zum Bootstrapping).

Ich habe mir die eine MPlus Gratis-Version V. 6.1 Demo installiert mit
eingeschränktem Leitungsumfang. Über die Uni gibt es die Vollversion bislang leider nicht. Mal schauen...

S.