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[fgard]

Hallo zusammen,

bin absoluter Anfänger in AMOS und habe ein sehrgroßes Problem...

Das Modell hab ich mal angefügt, es geht darum, dass die Beziehung zwischen FunRisiko und Einstellung eigentlich negativ sein sollte... also wenn das funktionale Risiko steigt, sinkt die Einstellung (Kaufintention). Leider verhält es sich unerklärlicher weise umgekehrt....

ich weiß0 jetzt nicht ob es an der skala liegt. bei den risikovariablen wurde immer gemessen, dass ein niedriger wert niedriges risiko bedeutet, bei den anderen variablen immer das ein hoher wert bspw. eine hohe kaufintention bedeutet. liegt es vielleicht daran?

Vielen dank fall ihr mir weiterhelfen könnt!

Gruß fgard

[Holgonaut]

Hi fgard,

das, was du schilderst, passt nicht ganz zum Pfaddiagramm. In dem Diagramm hat FinRisiko (ich nehme an, finanzielles Risiko) negative Effekte von Preis und Marke. Keine Ahnung, warum Marke, aber Preis sollte wohl positiv sein?

Bevor du irgendwelche Parameterschätzungen aber interpretierst, muss das Modell a) identifiziert sein und b) einen klaren Fit haben. Deine FinRisiko-Variable (u.a.) hat nur zwei Indikatoren. Eine solche Variable ist nur identifiziert, wenn sie sign. Zusammenhänge mit anderen Variablen hat. Sind die Beziehung zu Einstellung, Preis und Einstellung signifikant? Mir sieht das etwas spooky aus. Ohne die Skalen der items von FinRisiko und EInstellung zu kennen, erscheint mir ein Effekt von .97 (ist das unstandardisiert oder standardisiert?) zu hoch....

Daneben haben Deine UVn teilsweise wiederum sehr viele Indikatoren. Das ist meist unrealistisch.

Ohne ein substantielles Grundwissen, was in einem Modell vorgeht und was die Bedeutung von Messmodellen/latenten Variablen ist, kommst du nicht weiter....

Hier ist eine Diskussion, die dir vielleicht in manchen Punkten hilft:
pfadanalyse-strukturgleichungsmodelle-cfa-f16/strukturgleichungsmodell-cfa-chi-quadrat-hoch-t2460.html

Grüße
Holger

[fgard]

Danke für die Antwort...

Ich habe glaub ich die Lösung gefunden. Meine Stichprobe war mit n=154 zu klein sowie nicht multinormalverteilt...

Bin weg von dem kovarianzbasierten hin zur PLS-Methode, habe ein paar Indikatoren rausgenommen und neue Hypothesen gebildet, und siehe da, alles passt

Leider ist das Niveau von funRisiko auf die Einstelung entgegen der theoretischen Basis nicht signifikant (wenn auch nur knapp) aber ansonsten bin ich echt zufrieden damit...

[Holgonaut]

Hi

der Übergang zu PLS ist bedauernswert Das kleine N war in meinen Augen nicht das Problem. Mit einem PLS-Modell lässt du im Unklaren, was die Bedeutung der Variablen
in deinem Modell sind - d.h. ob es latente Variablen sind, die den Items kausal zugrundeliegen oder ob sie ein Aggregat der items sind (was etwas fundamental unterschiedliches ist).

Außerdem testest du in einem PLS-Modell nichts - während dein SEM kausale Implikationen und Tests hast (du testest Restriktionen).

Grüße
Holger