STATISTIK-FORUM.de

[inka]

erledigt

[Holgonaut]

Hi Inka,

erst mal meine spontanen Anmerkungen:

der modell-ft ist einfach schlecht RMSEA>0.9, CFI, TLI nur knapp >.80

Eigentlich sollte sogar der Chi-Quadrat-Wert nicht-signifikant sein.

Ja; du musst alle beliefs miteinander korrelieren lassen, sei denn, du testest die Annahme, dass sie unkorreliert sind.
EIne Alternative wäre mit lavaan zu arbeiten. Dort werden sollte Kovarianzen per default geschätzt (www.lavaan.org)

Bei den beliefs der Attitude hast du einen CB1 eingezeichnet, der doppelt ist. Ist das nur ein Schreibfehler?

Grund für den misfit: Das Modell ist sehr restriktiv in dem es sagt, dass die beliefs immer nur auf *ihre* TPB-Variable einen Effekt haben und alle anderen Effekte 0 sind. Das ist unrealistisch. Du kannst das von vorne herein abmildern, in dem du dir jeden belief anschaust und überlegst, oft Kreuzeffekte nicht plausibel sind.

Du musst die Fehelrterme von Atitude und CO miteinander korrelieren lassen und wenn es möglich ist auch mit Intention. Grund für ersteres ist, dass v.a. Attitude und sub. Norm hoch korreliert sind und Dein Modell diese Korrelation überhaupt nicht addressiert. Da sie nun endogen sind, korrelieren sie nicht direkt, sondern ihre Fehler.

Gruß
Holger

[inka]

Hallo,

erstmal vielen Dank für deine Hilfe!!!!!

Chi-Quadrat is .000
und CB1 tatsaechlich ein Schreibfehler.

Das mit den Kovarianzen für die Fehler klingt gut!

Die fit-indizes treffen jetzt alle die Anforderungen (naja, also chi-quadrat gibt immer noch .000)

Allerdings erzählt mir Amos, dass ich jetzt eine nicht positiv definite Kovarianzmatrix bekomme und ich weiß ehlich gesagt nicht, was das jetzt für mich bedeutet.
Ich seh auch bald mein Modell vor lauter Pfeilen nicht mehr

[Holgonaut]

Hi,

du meinst, dass der p-Wert .000 ist. Das heißt, dass das Modell Probleme hat, die empirischen Kovarianzen zu replizieren und dies nur mit p = .000 Zufall ist. Du solltest also versuchen,
den Fehler zu finden. Und wie gesagt, liegt der höchstwahrscheinlihc darin, dass du alle Kreuzeffekte auf 0 fixierst.

Wenn die Kovarianzmatrix NPD ist, ist das nicht gut....Schau dir mal http://www2.gsu.edu/~mkteer/npdmatri.html an. Dort wird das sehr gut beschrieben. So lange das so ist, ist weder der Modellfit noch die Effekte interpretierbar.

Grüße
Holger

[inka]

Hi. Ich hab mir das nochmal angeguckt. War ein fehler. Die Matrix ist jetzt okay. Die Fit Indizes sind gut, aber jetzt glaube ich meinem ganzen Modell nicht mehr.

Attitude hat jetzt gar keinen Einfluss mehr, und von den NBMC und CBE jeweils nur noch einer. und das erscheint mir einfach sehr unrealistisch. Die r-quadrate fuer die regressionen auf Control, norm und Attitude liegen jetzt ploetzlich bei .00 bis .03 und da wird es ein bisschen unglaubwuerdig fuer mich! rechne ich jede dieser regressionen fuer sich sind dir r=quadrate so um die .40

[inka]

Holger, vielen Dank für deine Tipps! die haben mir sehr viel Zeit erspart!!