STATISTIK-FORUM.de

[Anna3]

Hallo zusammen.

Ich möchte gerne reziproke Effekte zwischen zwei Konstrukten untersuchen. Zusätzlich habe ich drei Kontrollvariablen. Wenn ich diese aber nun in meinem Modell mit berücksichtige passt das Modell nicht mehr zu den Daten (Modellfit ist schlechter > RMSEA = .07 / CFI = .88 ). Beim Modell ohne Kontrollvariablen passen die Daten besser zum Modell (RMESEA = .05 / CFI = .93). Die Kontrollvariablen haben jedoch einen Einfluss auf die anderen Konstrukte (aber nicht auf alle) und einige Regressionsgewichte werden dadurch auch stärker.

Soll ich die Kontrollvariablen drin lassen, obwohl der Modellfit dann schlechter ist? Oder ist es besser darauf zu verzichten?

Viele Grüsse
Anna

[strukturmarionette]

Hi,

Ich möchte gerne reziproke Effekte zwischen zwei Konstrukten untersuchen.

- Wie lauten diese?

Soll ich die Kontrollvariablen drin lassen,

- Welche Variablen zu welchem Modell?

Gruß
S.

[Anna3]

Hallo,

Ich untersuche reziproke Effekte zwischen verschiedenen proaktiven Verhaltensweisen und dem Work-Life Konflikt.

Als Kontrollvariable habe ich das Geschlecht, Autonomie und Selbstwirksamkeit im Modell. Habe es aber auch schon mit nur einer Kontrollvariable versucht. Der Modellfit wurde jedoch auch nicht besser.

Gruss Anna

[strukturmarionette]

Hi,

Ich möchte gerne reziproke Effekte zwischen zwei Konstrukten untersuchen.

Ich untersuche reziproke Effekte zwischen verschiedenen proaktiven Verhaltensweisen und dem Work-Life Konflikt.

- Wieviele reziproke Effeket willst Du denn nun untersuchen?
- Wie ist Deine statistische Vorgehensweise zwecks Detektion dieser?

Gruß
S.

[Anna3]

Hey

Ich habe drei Messzeitpunkte. Der Work-Life Konflikt (WLI), Networking (NET) sowie 2 Subskalen des Job Craftings(JC1, JC2) wurden zu den 3 Messzeitpunkten erhoben.

Ich habe direkte Effekte von den NET, JC1, JC 2 zu T1 auf WLI zu T2, sowie direkte Effekte von NET, JC1, JC2 zu t2 auf WLI t3.
Weiter auch umgekehrt > T1 WLI auf T2 NET, JC1, JC 2, sowie T2 WLI auf NET, JC1, JC2.
Weiter sind auch noch Autokorrelationen zwischen den Variablen vorhanden. > Es ist eine Cross-lagged Panel Design mit drei Messzeitpunkten.

Ich habe das ganze mit Amos berechnet. Die verschiedenen Variablen sind als latente Konstrukte konstruiert, die jeweils durch 2 Parcels bestimmt werden, die Parcels haben zusätzlich Fehlerterme, die miteinander korrelieren.

Ich habe die drei Kontrollvariablen mit einem direkten Pfad auf die Parcels der letzten Messung in Verbindung gebracht. Dieser Ansatz ist gemäss Little et al (2007) vergleichbar mit Regressionsanalysen bei denen der Einfluss einer Kontrollvariable durch Eingeben in die Regressionsgleichung aufgehoben wird, bevor weitere Prädikaten berücksichtigt werden.

Viele Grüsse
Anna

[strukturmarionette]

Hi,

Es ist eine Cross-lagged Panel Design mit drei Messzeitpunkten.

Soll ich die Kontrollvariablen drin lassen, obwohl der Modellfit dann schlechter ist? Oder ist es besser darauf zu verzichten?

- Beides beibehalten und statistisch und fachlich konzeptionell berichten.

Gruß
S.