Für meine Diss formuliere ich ja ein SGM.
Ich habe mich aber zwischenzeitlich schon desöfteren mit dem Datenmaterial beschäftigt und eine Voruntersuchung gemacht, bei der nur Teile des SGM mittels Regressionsanalyse ausgewertet wurden, bzw. eine FA für alle Items gemacht wurde.
Dabei hab ich z.b. herausgefunden, dass manche Items, von denen man theoretisch vermuten würde, das sie denselben Faktor messen, eben NICHT denselben Faktor messen. D.h. ich weiß jetzt schon VOR dem SGM das ich gewisse Items anders zuordnen muss bzw getrennt auswerten müsste. Ich habe dann z.b. nicht mehr 3 endogene Vs, sondern im Prinzip 9 endogene Vs (wobei dadurch einige endogene Vs nicht mehr latent sondern manifest sind). DARF ich denn diese Ergebnisse überhaupt so verwenden - als Begründung, warum ich das SGM ändere?
Oder dürfte ich - theoretisch - überhaupt nichts ändern, weil mein eigentliches Modell (das ja auf ähnliche Art und Weise schon mehrfach getestet wurde) - OBWOHL ich eben weiß, dass die Messmodelle für bestimmte Faktoren nicht valide sind?
Oder müsste ich dann reflektive Messmodelle mit formativen Messmodellen mischen - und geht das überhaupt (also jene latenten Vs, die Faktoren darstellen reflektiv messen und die anderen latenten Vs, die keine Faktoren darstellen, formativ messen). Oder kann man gemischte Modelle garnicht auswerten?