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[Coli]

Hallo zusammen,

Um die vermutete Struktur eines Fragebogens zu überprüfen (Items verteilen sich auf die 3 latenten Faktoren extrinsische, intrinsische und prosoziale Motivation), habe ich eine konfirmatorische Faktorenanalyse gerechnet. Es kam raus, dass das Modell nicht zu meinen Daten passt. Um dann rauszufinden welche Faktorenstruktur es sonst geben könnte, habe ich eine explorative Hauptkomponentenanalyse mit Varimax-Rotation gerechnet. Es ergeben sich 3 Faktoren und die Items laden genau so wie schon am Anfang vermutet auf den drei Faktoren.
Meine Frage wäre jetzt, wie das sein kann, dass bei der explorativen FA genau diese Faktorenstruktur rauskommt, sich diese aber bei der konfirmatorischen FA nicht nachweisen ließ? Kann das überhaupt sein oder muss ich irgendwo einen Fehler gemacht haben? Und falls es doch stimmen kann: woran könnte das liegen und wie kann ich das interpretieren?

Ich wäre euch sehr dankbar, wenn mir jemand helfen könnte!

[strukturmarionette]

Hi,

Es kam raus, dass das Modell nicht zu meinen Daten passt.

- Welche CFA-Statistischen_Kennzahlen ziehst du dabei zu Rate bei welchem N und wievielen Items je Konstrukt?

Gruß
S.

[Coli]

Hi,

Also, N = 67
extrinsische Motivation: 3 Items
Intrinsische Motivation: 4 Items
prosoziale Motivation: 4 Items

Ich beziehe mich auf folgenden Output von R:

Estimator ML
Minimum Function Test Statistic 78.657
Degrees of freedom 41
P-value (Chi-square) 0.000

Comparative Fit Index (CFI) 0.885
Tucker-Lewis Index (TLI) 0.846

RMSEA 0.118
90 Percent Confidence Interval 0.078 0.157
P-value RMSEA <= 0.05 0.005

SRMR 0.099

Habe mich nach Empfehlungen von Hu und Bentler (1999/2009) gehalten, wonach p-value (chi-square) > .05, CFI und TLI > .95, RMSEA <.05 und SRMS < .06 sein sollten.