STATISTIK-FORUM.de

[Johanna]

Hallo,
ich bin ein absoluter Neuling was SGM angeht.
Daher ergibt sich folgende Frage (die für viele wahrscheinlich viel zu einfach ist )

Ich habe 5 latente Variablen, welche wiederum durch messbare Indikatoren erhoben werden.
Die Indikatoren habe ich wiederum durch Fragen (mehrere Fragen pro Indikator) erhoben.

Ich möchte meine Daten nun auf Multinormalverteilung prüfen (auch wenn wohl raus kommen wird, dass sie es nicht sind )
Fasse ich die Fragen pro Indikator zusammen (Mittelwert) oder prüfe ich jede einzelne Frage auf Normalverteilung?

Über eure Hilfe würde ich mich sehr freuen.

Johanna

[Holgonaut]

Hi Joanna,

wie du schon selbst vermutest, ist diese Überprüfung meist für die Tonne. Je nach dem, was du für ein Programm verwendest, solltest du gleich einen robusten Schätzer
nehmen (Satorra-Bentler, Yuan-Bentler).

Ansonsten: Überprüft wird die Multi-Normalverteilung auf der Ebene der beobachteten Variablen im späteren Modell - also wenn du Items als Indikatoren verwendest (was
du tun solltest), mit den Items.

Grüße
Holger

[Johanna]

Hi Holger,
danke schon einmal.
Also ich verwende pro beobachtete Variable mehrere Items (meistens 3-5). Also eine Multi-Item-Skala.
Mache ich das dann trotzdem pro Item oder fasse ich diese pro beobachtete Variable zusammen?

Viele Grüße

Johanna

[Holgonaut]

Äh, das ab ich doch beschrieben. Die Annahme des Modells ist, dass alle beobachteten Variablen multi-normalverteilt ist. Da deine beobachteten Variablen aus items bestehen werden, machst du das ergo
mit den items...

Gruß
Holger

[Johanna]

Bin etwas Statistik-verwirrt
Hatte gehofft mir die Arbeit etwas zu erleichtern, indem ich die Items schon per Mittelwert pro beobachtbare Variable zusammenfasse und diese Werte dann auf Multi-Normalverteilung prüfe.
So habe ich 116 Items...ansonsten wären es nur 23 Mittelwerte für die beobachtbaren Variablen, die zu überprüfen wären.

Das kommt davon, wenn man etwas tut/tun muss, wovon man eigentlich keine Ahnung hat

[Johanna]

Zwischenfrage: In AMOS arbeite ich aber nachher mit den Mittelwerten der Items pro beobachtbare Variable, oder täusche ich mich da?

[Holgonaut]

Auch das hatte ich beschrieben! Du solltest die einzelnen items nehmen, keine Mittelwerte.

Bildest du Mittelwerte, unterstellst du, dass die items dasselbe messen. Das kannst/solltest du aber im Modell testen.

Grüße
Holger

[Johanna]

Jetzt bin ich endgültig verwirrt.
Ich bin der Meinung, dass in dem einen Buch genau so vorgegangen wird. Die haben pro beobachtbare Variable mehrere Items, die dann per Mittelwert zusammengefasst werden. Also gehen die davon aus, dass die Items ähnliche/gleiche Dinge dieser beobachtbaren Variable messen...
Die beobachtbaren Variablen messen dann wiederum die verschiedenen Facetten einer latenten Variable.
Ich schau da aber nochmal nach :-/

[Holgonaut]

Das mag ja sein - ich kritisier es trotzdem und bin dabei nicht alleine

Little, T. D., Cunningham, W. A., Shahar, G., & Widaman, K. F. (2002). To parcel or not to parcel: Exploring the question, weighing the merits. Structural Equation Modeling, 9(2), 151-173.

Coffman, D. L., & MacCallum, R. C. (2005). Using parcels to convert path analysis models into latent variable models. Multivariate Behavioral Research, 40(2), 235-259.

Bandalos, D. L., & Finney, S. J. (2001). Item parceling issues in structural equation modeling. In G. A. Marcoulides & R. E. Schumacker (Eds.), New developments and techniques in structural equation modeling. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, Inc.

Grüße
Holger

[Johanna]

Den ersten Artikel hatte ich mal angelesen...aber leicht verständlich ist anders...vor allem für SGM-Neulinge