1. Also, wenn Du 3 Missing Values hast, dann entferne diese Beobachtungen aus dem Datensatz sodass Du einen vollständigen Datensatz hast. Ob Du das Modell jetzt mit 99 oder 96 Obs rechnest macht m.E. keinen Unterschied.
Das würde ich so nicht empfehlen. Eine wesentlich elegantere Lösung ist das (multiple) imputieren von Daten. Man kann es sowohl in SPSS als auch in Alternativen programmen durchführen. Ich bevorzuge dafür NORM. Einfach mal googlen (NORM, imputation, Streicher). Dann müsstet ihr auch eine Anleitung und das entsprechende Programm dazu finden. Es ist momentan eines der benutzerfreundlichsten und anerkanntesten Programme zur Imputation.
Zu vor-letzterem Beitrag (insofern es noch hilft):
Modifikationsindizes findest du nach jedem Rechenvorgang in deinem Output in AMOS. Was zu empfehlen ist, dass du ggf. Korrelationen zwischen den Faktoren 2.Ordnung zulässt und so evtl. partielle Mediationen in Kauf nimmst. Nach jeder Modifikation solltest du dein Modell erneut berechnen und überprüfen, welche Pfade die noch zu Verbesserung angezeigt werden. Das hat allerdings Grenzen - du solltest nicht ohne theoretische Begründung Fehlervariablen mit einander korrelieren lassen. Zudem sollten Änderungen die die Struktur deiner Parameter (die du ja wahrscheinlich nicht selbst erfunden, sondern irgendwo übernommen hast.) verändern, an einer weiteren Stichprobe kreuzvalidiert werden. Modifikationsindizes helfen dir daher nur in Bezug auf die latenten Variablen, die du in Verbindung mit weiteren latenten Var. bringen kannst...
Dein Modell scheint mir auch ziemlich saturiert zu sein, heißt also das du ziemlich wenige manifeste VAriablen im Vergleich zu den latenten hast. Vermutlich müsstest du einen sehr guten Fit erhalten (overfitting).
Falls deine theoretischen Überlegungen sich nicht so bewahrheiten, wie du es dir denkst dann ist es halt so... Auch darüber kann man eine Menge schreiben! Also ich drück dir die Daumen...
Beste Grüße
Jörg
P.S. Wer hilfe zu Amos braucht, dem kann ich nur Youtube wärmstens empfehlen!
