Gütebeurteilung endogene Variable bei Single-Item Skala

Gütebeurteilung endogene Variable bei Single-Item Skala

Beitragvon Winterkind » Di 17. Jun 2014, 22:47

Hallo zusammen,

ich habe den gesamten Tag Literatur und Foren gewälzt - ohne Erfolg. Daher wende ich mich nun an euch, in der Hoffnung, dass ihr mir bei meinem PLS-Problem im Rahmen meiner Masterthesis weiterhelfen könnt.

Ich habe sechs formativ operationalisierte latente exogene Variablen, deren Wirkung ich auf eine reflektiv operationalisierte exogene Variable untersuchen möchte. Gemessen wurden alle Items über endpunktbenannte 7er Likert-Skalen. Allerdings habe ich die endogene Variable auf Anraten meines Professors lediglich über ein einzelnes Item gemessen und stehe nun vor dem Problem, dass ich nicht weiß, wie ich die Güte des Messmodells in einem solchen Fall beurteilen kann? Kann es sein, dass eine Gütebeurteilung eines auf diese Weise operationalisierten Messmodells mit PLS nicht möglich ist? Lasse ich mir nämlich die Ergebnisse für die Prüfung der Indikatorreliabilität ausgeben, erhalte ich eine Faktorladung von 1,0 bei einem t-Wert von 0,0000. Die Daten für die Tests von Konvergenzkriterien und Diskriminanzvalidität erscheinen mir hingegen in Ordnung. Klammere ich in einem solchen Fall die Indikatorreliabilität aus und konzentriere mich nur auf die anderen Testwerte? Gibt es evtl. gar keine Möglichkeit, ein solches Messmodell mittels PLS auf seine Güte zu prüfen? Oder kann ich mich beispielsweise mittels SPSS anderer Tests bedienen?

Tausend Dank im Voraus.
Winterkind
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Re: Gütebeurteilung endogene Variable bei Single-Item Skala

Beitragvon Semson » Mi 18. Jun 2014, 19:06

"Single-Item-Skala" hört sich ja witzig an. Was ist denn daran ne Skala? Ich dachte die besteht immer aus mehreren Items ;)
Mit PLS kenne ich mich leider nicht aus, aber bei Strukturgleichungsmodellen funktionieren single-item-latents nur dann, wenn man Faktorladung und Fehlerterm auf einen Wert fixiert. Da wird nix mehr frei geschätzt - es gibt keine Indikatorreliabilität zu prüfen. Faktorladung fixiert man normal auf 1 und den Fehlerterm auf einen Wert, den man entweder aufgrund theoretischer Plausibilität festlegt oder weil er durch andere Erhebungen (Retest Reliabilität, oder weil man Item Parceling gemacht hat) bekannt ist. Manche fixieren den Wert auf 0, was heißt, dass es keinen Messfehler gibt. Sowas ist z.B. bei einer Altersvariable plausibel. Dann kann man aber m.E. das Item gleich als manifeste Variable einbauen.

Aus Interesse, weil ich mich mit formativen nicht so auskenne. Hast Du die formativen Variablen mit oder ohne Fehlervariable modelliert?
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