STATISTIK-FORUM.de

[SookieStack]

Hallo wiedermal,

ich habe nun folgendes "Problem":

Laut Theorie (Weiber/Mühlhaus 2014: Strukturgleichungsmodellierung) sollte man Daten, die man mittels SGM auswerten möchte, zuerst einer explorativen FA unterziehen, am besten noch mit einem Pretest. Pretest fällt bei mir sowieso aus - da die Daten alle schon existieren. So - jetzt habe ich ein theoretisches SGM-Modell und soll eigentlich nun prüfen, ob meine Messmodelle überhaupt der Validität und Reliabilität entsprechen. Weiber/Mühlhaus (2014) sprechen davon, dass ich zuerst eine exploartive und dann eine konfirmatorische FA machen soll, um meine Messmodelle zu prüfen. Meiner Meinung nach, "brauche" ich aber keine explorative FA, wenn ich ein theoretisches Modell prüfen will - schließlich existiert das Modell schon und ich kann es nicht einfach nach einer explorativen FA neu modellieren - ich kann höchstens durch eine KFA feststellen, dass (sofern ein solches Ergebnis vorliegt) einige Modelle nicht entsprechen und man daher das theoretische Modell überdenken sollte.
Sehe ich das richtig - wenn ich ein theoretisches Modell prüfe, das quasi im Vorhinein durch Theorie und auf der Basis von anderen Untersuchungen, generiert worden ist, überprüfen will - hat eine EFA keinen Sinn, oder? Dann muss ich gleich eine KFA machen (und die Ergebnisse entsprechend interpretieren)?

[Holgonaut]

Hi,

du hast völlig recht und ich kann Weiber/Mühlhaus' Empfehlung überhaupt nicht nachvollziehen: Wenn du eine theoretische Vorstellung hast,
teste sie. Das Ergebnis des Tests ist aber umso valider, je härter du testest - d.h. mittels Chi-Quadrat-Test und auch Überprüfung anderer
Plausibilitäts-kritischer Elemente (z.B. Sinnhaftigkeit der Ladungen, standardisierte Residuen, "Konkurrenz-Konstrukte" mit im Modell).

Grüße
Holger

[SookieStack]

Tausend Dank!! Du hast mir wieder mal bestens weitergeholfen! (Es ist nämlich sehr schwer, in der "realen" Welt in meinem Umfeld jemanden zu finden, der mir vernünftige und nicht nur aus Lehrbüchern zitierte Antworten geben kann)

Beste Grüße
sookie

[Semson]

Ah! Diese Empfehlung zuerst eine EFA (bzw. meistens sogar eine Hauptachsenanalyse) zu berechnen und anschließend eine CFA zu machen, hat mich auch schon immer gestört. Ich habe auch schon die ein oder andere Dissertation gelesen, in der das gemacht wurde. Aber, wie Holger sagt, es ist unnötig, wenn man ohnehin eine feste Vorstellung der Faktorstruktur hat. Außerdem: Wenn man eine EFA vor der CFA machen würde, dann dürfte man die Faktorstruktur, die man in der EFA gefunden hat nicht per CFA an denselben Daten testen, sondern müsste eine zweite Erhebung machen.
Aber ich habe in Lehrbüchern schon öfter Quatsch gefunden. Z.B. steht auch (vielleicht sogar in besagtem Mühlhaus), dass man positive und negative Formulierungen bei Items eines Messinstruments mischen sollte. Ich hab auf die harte Tour gelernt, wie man sich hier schöne Methodeneffekte reinholt und so manches Messmodell nicht mehr aufgeht, weil die negativ formulierten Items und die positiv formulierten Items halt neben dem Faktor noch eine weitere Ursache (die Formulierung) haben. Da kann man dann überlegen, ob man zwei Faktoren modelliert, oder Messfehlerkovarianzen schätzt oder was man sonst für Auswege für das schlechte Messmodell findet. Sowas in Lehrbüchern zu finden regt micht auf.