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[hquadrat]

Ja, aber genau das möchte ich doch, dachte das wäre aus meiner Frage hervorgegangen. Was müsste ich ändern?

[Semson]

Zum skypen hab ich keine Zeit, ausserdem gibts ja vielleicht Mitleser, für die das interessant ist.

Ich sag jetzt mal, was mir an deinem Modell komisch vorkommt:
1.) Warum haben "Sicherheit eigenes Wissen" und "objektives Wissen" einen Fehlerterm? Das sind doch rein exogene Variablen. Meiner Ansicht nach können e1 und e2 gelöscht werden. Dafür würde ich die beiden Variablen durch einen Doppelpfeilbogen (Kovarianz) verbinden. Außerdem würde ich "objektives Wissen" im Pfaddiagramm aus ästhetischen Gründen oberhalb von "Sicherheit eigenes Wissen" positionieren.
2.) Diese Pfeile zwischen "Einstellungen", "Subjektive Normen" und "Verhaltenskontrolle" sind falsch. Du willst Kovarianzen zwischen den drei Variablen erlauben, diese Pfeile stehen aber für Effekte. Reziproke Effekte! Das erfordert zusätzliche Instrumentalvariablen und so weiter und ist megakompliziert und nicht mein Thema und außerdem nicht dass, was du machen wolltest. Du wolltest die Variablen ja miteinander korrelieren, was auch fast richtig ist. Du musst aber e3, e4 und e5 jeweils per gebogenem Doppelpfeil (Kovarianz) miteinander verbinden.
Jetzt zu der Frage, ob das geht: a) ja, es geht und b) es geht auch nicht anders! Es ist nicht möglich Kovarianzen zwischen endogenen Variablen zu schätzen. Das liegt an den "Strukturgleichungen", die dein Modell ja repräsentiert, und in denen die drei Variablen "Einstellungen", "Subj. Normen" und "Verhaltenskontrolle" eine Folge der Effekte von "Sicherheit eigenes Wissen" (und objektives Wissen) sind. Deswegen setzt du nur die Kovarianzen zwischen den Fehlertermen der drei Variablen frei.
3.) Bei der Kovarianz zwischen e6 und e7 weiß ich nicht so recht, was das bedeutet. Das würde ich mal wegmachen und lieber den Effekt von Intention auf Verhalten frei schätzen und nicht auf 1 fixieren. Das Intention sich 1:1 in Verhalten umsetzt ist ja doch ne eher unrealistische Annahme, wenn man die bisherigen Ergebnisse der TPB anschaut.

Dein Modell sollte eher so aussehen: http://www.bilder-upload.eu/show.php?file=b0474a-1456404431.png

[hquadrat]

Danke für Deine Hilfe! Ja, ich wollte auch kein exklusives Wissen sondern dachte nur, dass ich Dich eventuell nerve und mir so schneller geholfen werden kann.

1. Stimmt, die beiden Fehlerterme können wohl weg, das hatte ich nicht bedacht. Warum soll ich die beiden verbinden? In der Korrelationsanalyse vorher hat sich gezeigt, dass es eher keinen Zusammenhang gibt und ich würde später gerne noch beides prüfen, also ob das Modell besser wird, wenn man da einen Pfeil einzeichnet.

2. Ich verstehe nicht, warum ich die Variablen korreliere, wenn ich die Fehlerterme korreliere. Die TPB geht doch nicht von korrelierten Fehlern aus sondern von Korrelationen der Variablen untereinander oder? Würde ich dann in der Arbeit schreiben, dass es dem Modell am nächsten kommt, wenn man die Fehlterterme korrelieren lässt, "weil es anders nicht geht"?

3. Diese Kovarianz hatte ich zuerst nicht drin, aber AMOS hat sie mir empfohlen. Ich weiß, man soll nicht alles machen, was AMOS verschlägt, aber es macht inhaltlich Sinn, weil die Items eben exakt dieselben waren, nur dass einmal die Instruktion lautete "Unten siehst Du eine Reihe von Handlungen. Bitte gib an, wie oft Du diese ausführst." und einmal "In diesem Block geht es darum, ob Du bestimmte Verhaltensweisen in Zukunft zeigen wirst (unabhängig davon, wie Du Dich im Augenblick verhältst)."
Den Pfeil auf 1 fixiert hatte ich auch nur aus der Not heraus, weil ich Restriktionen braucht und das noch am ehesten der Pfeil war, den man auf 1 setzen konnte, da sich hier in der Korrelationsanalyse der höchste Wert ergab.

[Semson]

zu 1.) Ich glaube vereinfacht ausgedrückt könnte man sagen, dass du die Effekte der beiden exogenen Variablen (auf die TBP-Variablen) jeweils für den Effekt der anderen kontrollierst.
zu 2.) Wenn du die beiden Variablen ganz links weglässt, kannst du die drei TPB-Variablen direkt miteinander korrelieren. Wenn sie aber abhängige Variablen sind (wie in deinem Fall) geht das halt nicht, da die Varianz von den Effekten und der Varianz der vorangegangenen Variablen abhängt. Man muss sich klarmachen, was die "Strukturgleichungen" sind, die man da mit seinen Pfeilen modelliert.

[hquadrat]

Habe das Modell jetzt neu aufgestellt:

https://www.dropbox.com/s/14w2rxjxm5cd5 ... 2.jpg?dl=0

und der Fit ist überragend! Vielen Dank!

Wenn ich den Pfeil zwischen beiden Wissenformen einfüge, wird der Fit ein wenig schlechter, aber das überlege ich mir nochmal.

Du hast mir extrem geholfen. Ich war kurz davor, für eine Skype-Beratung 100 Euro zu zahlen.

[Semson]

Investiere das Geld lieber bei Gelegenheit in zwei, drei Bücher zum Thema Strukturgleichungsmodellierung ist ein Loch ohne Boden.

[hquadrat]

Ja, ich habe ja zwei super Bücher zu AMOS und auch zu SGM, aber dazu konnte ich leider trotzdem keine Antwort finden. Ich habe auch einige Artikel gefunden, in denen Pfadmodelle zur TPB gerechnet werden, aber meiner Meinung nach ist der Methodik-Teil dort oft ungenügend erklärt, so dass die Anforderung, eine Untersuchung replizierbar zu machen, so gut wie nie erfüllt ist. Vielleicht geht das aber auch nur mir so.