SEM/AMOS: Modell, Kovarianzen, chi square, error terms

SEM/AMOS: Modell, Kovarianzen, chi square, error terms

Beitragvon Nick » Di 19. Jun 2012, 11:51

Liebe Leute im Forum,

ich arbeite mit AMOS (Version 20, mit graphischer Benutzeroberfläche / GUI) per Pfadanalyse an einer Auswertung von Fragebögen-Daten (intervall-skaliert, normalverteilt) von 170 Personen (es gibt einige missing data in den meisten Variablen). Die zugehörigen Daten sind in SPSS.

So sieht mein Modell aus:
- vier Prädiktoren (P1 bis P4) der ersten abhängigen Variable AV1, alle Prädiktoren untereinander mit Kovarianz-Doppelpfeilen verbunden (vier Pfeile von P1 auf AV1 usw.)
- eine erste abhängige Variable (AV1), mit error term e1 (regression weight = 1; Pfeil von e1 auf AV1)
- eine zweite abhängige Variable (AV2), prädiziert durch AV1 (Pfeil von AV1 auf AV2), mit error term e5 (Pfeil von e5 auf AV2; intercept = 0, regression weight = 1)
AV2 ist eine latente Variable, bestimmt durch drei beobachtete Variablen (Outcome1 bis Outcome3; drei Pfeile von AV2 auf Outcomes 1 bis 3, einer davon definiert mit regression weight = 1)
Jeweils ein error term an jeder Outcome-Variable (e2, e3, e4, Pfeile von Outcome1 auf e2, von Outcome2 auf e3, von Outcome3 auf e4; jeweils intercept = 0, regression weight = 1)
- vier Variablen, deren Einfluss auf AV2 kontrolliert werden soll (CV1 bis CV4; vier Pfeile von CV1 auf AV2 usw.),
alle vier Kontrollvariablen untereinander mit Kovarianz-Doppelpfeilen verbunden

[Ich bin neu hier - es schien nicht möglich, die Modellskizze als amw Datei hochzuladen und mitzuschicken ("Die Dateierweiterung amw ist nicht erlaubt"), daher diese Umschreibung in Worten.]

Die Parameterschätzung läuft ohne Fehlermeldung ab.

Folgende Fragen habe ich:
1. Sind die 5 error terms (Anzahl, Ort im Modell, regression weight, teilweise mit intercept), so korrekt definiert?

2. Ist es korrekt / nötig / erwünscht, innerhalb der zwei Gruppen von je vier Prädiktoren (P1 bis P4; CV1 bis CV4) jeweils die Kovarianz ins Modell einzugeben (per Doppelpfeil, alle mit allen verbunden)?

3. Macht es Sinn, soziodemographische Variablen (u.a. Alter) als Prädiktor P5 hinzuzufügen, auch wenn er bivariat (Korrelation P5 und AV1) keinen Zusammenhang zeigt?

4. AMOS macht für Chi-Quadrat folgende Angaben:
Result (Default model)
Minimum was achieved
Chi-square = -14504178770189,500
Degrees of freedom = 42
Probability level = 1,000

Ein solch hoher, negativer chi square Wert scheint wenig Sinn zu machen.
Woran liegt es?

5. Was sind in meinem Fall nützliche Einstellungen in den 'Analysis Properties'?

Herzlichen Dank für jede Antwort im voraus!
Nick
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Re: SEM/AMOS: Modell, Kovarianzen, chi square, error terms

Beitragvon strukturmarionette » Di 19. Jun 2012, 17:37

Hi,

- du könntest per copy über die AMOS-Menüs (in WinDos Zwischenablage) und Paste das gemalte Modell MIT geschätzen Parametern hier in den Text posten. Das geht.
- Die Schätzungen als TEXT der AMOS-Outputs hier posten
- FITs posten

S.
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Re: SEM/AMOS: Modell, Kovarianzen, chi square, error terms

Beitragvon Nick » Mi 20. Jun 2012, 10:01

Guten Morgen, S,

vielen Dank für die rasche Antwort!

Leider gelingt es mir nicht, die Abbildung des Modells aus AMOS hier einzufügen.
Ich kann zwar über Edit --> Copy to clipboard das Modellbild in AMOS in die Zwischenablage kopieren, und dann mit Paste in Word einfügen.
Doch kann ich es nicht aus der Zwischenablage hier in das Eingabefenster des Forums einfügen.
Auch kann ich hier weder ein Word noch ein pdf (mit der Abbildung des Modells) hochladen.

Was kann ich tun?
Danke für einen Tipp.

Herzliche Grüße,
Nick
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Re: SEM/AMOS: Modell, Kovarianzen, chi square, error terms

Beitragvon strukturmarionette » Mi 20. Jun 2012, 10:40

Hi nochmal,

also: Mit *.JPG Files müsste es funktionieren.
(Ich habe aber keine Überblick, welche Formate evtl. auch gingen oder besser wären)
- Somit irgendwie die Abbildungen nach .JPG (.JPEG gibt es so glaube ich auch noch) konvertieren.

S.
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Re: SEM/AMOS: Modell, Kovarianzen, chi square, error terms

Beitragvon Nick » Do 21. Jun 2012, 11:37

Hallo S.,
danke für den Tipp!
Nun habe ich das Modell, incl. standardisierter Koeffizienten, als jpg Datei angefügt.
Unten auch die Fit Indices, kopiert aus Amos, allerdings nach dem Einfügen hier etwas unübersichtlich.

Was meine Fragen angeht, incl. Chi Quadrat, siehe meinen ersten Eintrag im Forum vor einigen Tagen.

Danke für eine Antwort im voraus,
Nick



Model Fit Summary
CMIN
Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF
Default model 48 -14504178770189,500 42 1,000 -345337589766,416
Saturated model 90 ,000 0
Independence model 12 213244630335968,000 78 ,000 2733905517127,800
Baseline Comparisons
Model NFI
Delta1 RFI
rho1 IFI
Delta2 TLI
rho2 CFI
Default model 1,068 1,126 1,068 1,126 1,000
Saturated model 1,000 1,000 1,000
Independence model ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
Parsimony-Adjusted Measures
Model PRATIO PNFI PCFI
Default model ,538 ,575 ,538
Saturated model ,000 ,000 ,000
Independence model 1,000 ,000 ,000
NCP
Model NCP LO 90 HI 90
Default model ,000 ,000 ,000
Saturated model ,000 ,000 ,000
Independence model 213244630335890,000 213244582327275,000 213244678881314,000
FMIN
Model FMIN F0 LO 90 HI 90
Default model -67461296605,533 ,000 ,000 ,000
Saturated model ,000 ,000 ,000 ,000
Independence model 991835489934,736 991835489934,373 991835266638,489 991835715727,040
RMSEA
Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE
Default model ,000 ,000 ,000 1,000
Independence model 112764,532 112764,519 112764,545 ,000
AIC
Model AIC BCC BIC CAIC
Default model -14504178770093,500 -14504178770087,300
Saturated model 180,000 191,584
Independence model 213244630335992,000 213244630335994,000
ECVI
Model ECVI LO 90 HI 90 MECVI
Default model -67461296605,086 ,642 ,642 -67461296605,057
Saturated model ,837 ,837 ,837 ,891
Independence model 991835489934,848 991835266638,964 991835715727,514 991835489934,855
HOELTER
Model HOELTER
.05 HOELTER
.01
Default model
Independence model 1 1
Dateianhänge
Model_standardizedEstimates.jpg
Model_standardizedEstimates.jpg (94.5 KiB) 4418-mal betrachtet
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Re: SEM/AMOS: Modell, Kovarianzen, chi square, error terms

Beitragvon strukturmarionette » Do 21. Jun 2012, 17:21

Hi,

das würde ich prüfen, nachvollziehen:

- Metrik der Lat Var?
- Lat Var gleichzeitig AV und UV in dieser Konstellation?
- ob E1 und E5 beide erforderlich sind?

(vielleicht, wahrscheinlich kennt oder sieht ein kompetenterer Mitleser(in) als ich die genaue Ursache direkt (?) )


S.
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Re: SEM/AMOS: Modell, Kovarianzen, chi square, error terms

Beitragvon Nick » Mo 25. Jun 2012, 11:16

Guten Morgen, S.,

danke für Deine Antwort.

Metrik der latenten Variable: Was könnte ich da tun oder prüfen?

Latente Variable als AV und UV: Das scheint so korrekt zu sein, jedenfalls sehe ich es in allen Lehrbüchern, die ich zu Rate gezogen habe, genau so (z.B. N.J. Blunch, Introduction to Structural Equation Modelling using SPSS and AMOS, 2008, p. 262, Abb. B11).

e1 und e5, beide notwendig oder nicht: Hmm, das war eine meiner Fragen zu Beginn gewesen. Ich weiß es nicht, hatte mir hier eine Antwort erhofft.

Gibt es irgendjemanden da draussen, die/der regelmäßig mit AMOS und SEM arbeitet. Meine Fragen scheinen mir echte Anfängerfragen zu sein - vielleicht sind Sie für Euch zu einfach?
Daher hoffe ich noch auf eine Antwort hier, oder sonst auf einen Hinweis, in welchem Forum solche Fragen beantwortet werden könnten.

Dank und Gruß an alle,
Nick
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Re: SEM/AMOS: Modell, Kovarianzen, chi square, error terms

Beitragvon STATWORX » Mo 2. Jul 2012, 16:24

Hallo,

warum ist AV1 keine Ellipse? Könnte es evtl. daran liegen?

VG
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