STATISTIK-FORUM.de

[Drea]

Hallo an die Statistik-Interessierten!

Im Rahmen meiner Diplomarbeit möchte ich eine einfache Mediatoranalyse mittels Pfadmodell und Bootstrap durchführen. Ich habe drei messbare Variablen, von denen einer der Mediator ist. Verbunden sind sie durch insgesamt drei Pfeile (von Prädiktor zu Mediator, von Mediator zu Kriterium und von Prädiktor zu Kriterium). Der Prädiktor ist eine dichotome Variable, was aber meiner Ansicht nach, nicht bei der Analyse stören sollte. Amos zeigt mir jedes Mal nach der Rechnung folgendes an:

Number of distinct sample moments: 6
Number of distinct parameters to be estimated: 6
Degrees of freedom (6 - 6): 0

Die Mediatorvariable und die Kriteriumsvariable haben beide einen Fehlerterm, der auf eins fixiert ist. Ich verstehe nicht, warum das Modell nicht ausreichend identifiziert ist. Pfadkoeffizienten gibt er mir trotzdem aus, nur sind die Fit-Indizes nicht interpretierbar und auch das Bollen-Stine-Bootstrapping wird nicht durchgeführt, wenn die Freiheitsgrade null sind.
Missing values habe ich keine in den Daten.

Ich habe bereits Literatur gewälzt und mehrere Dozenten zu meinem Problem befragt. Nun wende ich mich an euch. Kann mir jemand helfen? Es sieht sehr schlecht aus für meine Diplomarbeit, sollte ich dieses Problem nicht lösen können.

Vielen Dank schon im Voraus.

Lieben Gruß,
Drea

[Drea]

Hallo noch mal!

Ich hab jetzt schon selbst herausgefunden, dass es richtig ist, dass Amos 0 Freiheitsgrade für mein Modell ausgibt. Es ist also "just identified" und man kann keine Güte-Maße berechnen, wenn das so ist.
Eigentlich wollte ich für meine Arbeit aber zwei dieser Modelle vergleichen und dachte, das wäre einfach über die Fits möglich. Gibt es nun einen anderen Weg für mich? Oder bedarf das Modell wirklich einer Respezifikation, damit es identifiziert ist? Diese würde ich nämlich sehr ungern machen, weil es erhebliche Änderungen an der Arbeit nach sich zieht.

Bitte um Hilfe!

[Holgonaut]

Hi Drea,

bau einfach ein komplexeres Modell. Wäre sowieso sinnvoller (Stichwort ommitted variable bias).

Grüße
Holger