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[Albrecht]

Hallo,

ich habe ein SEM-Modell mit drei exogenen Variablen (eine davon mit nur einem Item), drei Mediatoren und zwei endogenen Variablen.
Um einfach Cronbachs Alpha richtig bewerten zu können, würde ich gerne wissen, wie ich die TauÄquivalenz prüfen kann.

TauÄquivalenz bedeutet ja, dass die Fehler unkorreliert sind. Betrifft das aber nur die Items einer latenten Variablen oder die Items sämtlicher Variablen?

Die zweite Frage wäre, wie ich das Modell spezifizieren muss, um die TauÄquivalenz zu prüfen.

Ich arbeite übrigens mit AMOS.

Viele Grüße

[Holgonaut]

Hi Albrecht.

Fehler in Messmodellen sind in der Regel unkorreliert. Tau-Äquivalenz bedeutet, dass in den den Gleichungen der
Indikatoren (x1 = tau1 + lambda1*F1 + e1) die intercepts (tau) und die Ladungen (lambda) gleich sind.

Eine Unterform ist die essentielle Tau-Äquivalenz, bei der die Ladungen gleich sind. Dies setzt alpha voraus.

Um das zu testen, führst du einen Chi-Quadrat-Differenztest durch, bei dem du das baseline-Modell mit freien Ladungen mit dem vergleicht,
in dem du die Ladungen über die Indikatoren gleichsetzt.

Grüße
Holger

[Albrecht]

Okay, Dankeschön.

Ist es dann so, dass ich das für jede einzelne latente Variable durchführe?
(D.h. dabei würde ich das Strukturmodell außer Acht lassen.)
Mir geht es um die Interpretierbarkeit von Cronbachs Alpha. Das lässt sich ja nur bei nachgewiesene Tau-Äquivalenz richtig interpretieren.

Das mit den Messfehlern wäre ja dann in beiden Modellen drin, dass diese nicht korreliert sind.
Gibt es einen Weg zu prüfen, dass die Messfehler tatsächlich unkorreliert sind?
VG, Albrecht

[Holgonaut]

Hi Albrecht.

Alpha setzt nur gleiche Ladungen (essentielle Tau-Äquivalenz) voraus. Darin impliziert ist natürlich, dass die items dieselbe latente Variable
messen - sprich, dass das baseline-Modell exzellent fittet (ala Chi-square). Dieser Test ist auch gleichzeitig der Test auf unkorrelierte Messfehler
(siehe dazu mein posting an Mary_study von vorhin).

Du kannst das in einer CFA machen - und setzt auf einen Schlag alle Ladungen (aber jeweils nur die innerhalb jedes Messmodells gleich).

Google mal nach metric invariance. Das ist das selbe - nur über Gruppen-gleichgesetzte Ladungen. Das Prinzip ist dasselbe

Grüße
Holger