STATISTIK-FORUM.de

[Sghrn]

Mir fällt halt auf, dass die Indikatoren konzeptionell alle doch sehr verschieden sind. Checke Dein Verständnis von der latenten Variable, ob sie als *zugrundeliegende gemeinsame Ursache* der Indikatoren realisisch ist. Wenn ja, dann ok.

Ja, das hab ich auf einigen Seiten versucht darzulegen. Ist jetzt nicht so, dass die irgendwie zufällig zustande gekommen sind. Die Indikatoren verraten jetzt auch nicht sonderlich viel über die Annahmen, die gemacht wurden. (Was beim Design eines Strukturgleichungsmodells ja nicht ungewöhnlich ist..) Aber es ist natürlich - wie ich lernen durfte - eine theoretische als auch praktische Herausforderung, diese teilweise abstrakten Ebenen zusammenzuführen. Vor allem wenn man 5 Konstrukte aufbauen will, die quasi kategorial gleich aber inhaltlich relativ verschieden sein sollen. (Falls man das so ausdrücken will)

Naja, was ich sonst noch machen könnte, wäre, die Pfeile von der Piraterie zu den verschiedenen Konstrukten zu führen. (Siehe bild)

Letztlich ist es aber meiner Erfahrung nach so, dass selbst in den obersten Etagen relativ häufig mit kühnen Handgriffen gearbeitet wird, die mathematisch/logisch fragwürdig sind.
Prof. Gigerenzer, Direktor vom Max Planck Institut, hat sich gestern bei Kluge (News & Stories) zumindest klar für die "Kunst des Ignorierens" und das "Bauchgefühl" bei Entscheidungsfindungen ausgesprochen.
Bei der Präsentation meines Projekts muss ich mir zumindest die Frage stellen, wieviel Lernen letztlich zu verantworten ist

[Sghrn]

Okay, ich hab das Modell jetzt "vollständig" auf reflektiv umgestellt. In meiner Literatur wird das an vielen ähnlichen Beispielen ohnehin genauso gehandhabt.. Naja, ich hab jetzt mit nem Sample von ca. n=180 und nochmal mein Standardmodell getestet. Damit komm ich auf einen x²/d.f. der im Berich des "zulässigen" liegt (etwa 2,8). Allerdings reicht es für die meisten anderen Tests entweder nur knapp oder garnicht. Deshalb hab ich wie zuvor ein neues Modell geformt. Es ist diesmal, wie gesagt, reflektiv in 2. Ordnung und basiert hauptsächlich auf Amoswerten (Als entscheidendes Kriterium für die Itemwahl etc. D.h. es gab auch keine explorative Faktorenanalyse) Das Modell ähnelt inhaltlich stark dem vorherigen, nur dass es noch bessere Testwerte erreicht hat.
Wäre cool, wenn du dir das nochmal angucken kannst, damit ich ungefähr weiß wo ich steh. Ich will das Kapitel auch sobald wie möglich abschließen. (Dann biste mich auch wieder los )



Edit: Ist es normal, dass der Wert beim unteren Pfad über 1 annimmt? Dürfte er das überhaupt sein? Wenn ich den Intercept der exogen latenten Variable auf 2 stelle ist es okay. Muss ich das irgendwie (theoretisch) rechtfertigen oder ist das überhaupt zulässig?

[Holgonaut]

Hi,

Naja, was ich sonst noch machen könnte, wäre, die Pfeile von der Piraterie zu den verschiedenen Konstrukten zu führen. (Siehe bild)

In deinem ersten Modell (am Anfang des threats) war Piraterie die AV - jetzt plötzlich ist es eine (nicht nur eine, sondern DIE zentrale) gemeinsame Ursache der ganzen vormals exogenen Variablen. Das ist ein radikaler Wechsel der Theorie....

Die Indikatoren verraten jetzt auch nicht sonderlich viel über die Annahmen, die gemacht wurden.

Wie ich schon mehrfach gesagt habe: Indikatoren verraten gar nichts. DU hast eine Theorie über die kausale Verknüpfung latenter Variablen als auch der zwischen einer latenten und beobachteten Variablen. Das Modell testet diese Theorie.

Letztlich ist es aber meiner Erfahrung nach so, dass selbst in den obersten Etagen relativ häufig mit kühnen Handgriffen gearbeitet wird

Das versteh ich jetzt nicht. Auch wo da jetzt Gigerenzer eine Rolle spielt. Meinst du den Aufbau eines Modells? Wenn ja: Ja, viele Modelle sind kühn. Und Intuition ist eine Form einer Theorie (die auf viel Erfahrung und implizitem Wissen basiert. In der Wissenschaft ist Intuition wichtig, aber Theorien sollten explizit gemacht werden.

Zu Deiner Frage nach dem Intercept: Die verwundert mich etwas. Exogene haben kein intercept. Ein intercept gibt es in einer Struktur/Regressionsgleichung, in der eine endogene Variable erklärt wird. Das sind entweder Indikatoren oder latente abhängige Variablen.

Gruß
Holger

[Sghrn]

Bemerkung zum Anfang: Ich hab den letzten Thread editiert, als deine Antwort schon da war, allerdings ist alles noch sinngemäß

In deinem ersten Modell (am Anfang des threats) war Piraterie die AV - jetzt plötzlich ist es eine (nicht nur eine, sondern DIE zentrale) gemeinsame Ursache der ganzen vormals exogenen Variablen. Das ist ein radikaler Wechsel der Theorie....

Ich hoffe nicht, dass du meine Beträge als Bedrohung betrachtest
Mein Vorgehen beruht vorranging auf dem Prinzipien "learning by doing" und "hermeneutischer Zirkel". Folglich wird auch mein Konzept im Laufe dieses Verstehensprozesses wieder & weiter umgeschrieben.

Wie ich schon mehrfach gesagt habe: Indikatoren verraten gar nichts. DU hast eine Theorie über die kausale Verknüpfung latenter Variablen als auch der zwischen einer latenten und beobachteten Variablen. Das Modell testet diese Theorie.

Aber das setzt doch nach wie vor Annahmen voraus, die ich gemacht habe, oder nicht? Immerhin haste ja von konzeptioneller Verschiedenheit gesprochen. Vielleicht hab ich das aber auch missverstanden.

Das versteh ich jetzt nicht. Auch wo da jetzt Gigerenzer eine Rolle spielt. Meinst du den Aufbau eines Modells? Wenn ja: Ja, viele Modelle sind kühn. Und Intuition ist eine Form einer Theorie (die auf viel Erfahrung und implizitem Wissen basiert. In der Wissenschaft ist Intuition wichtig, aber Theorien sollten explizit gemacht werden.

Das bezog sich hauptsächlich auf die Testmethoden, hätte ich vielleicht direkt zitieren sollen. Damit wollte ich sagen, Theorien sowie auch empirische Arbeiten stehen und fallen letztlich (auch) mit den Testparametern. Und über diese herrscht eben häufig "nur" common sense. Formeln wie x²/d.f. entsprechen ja keinem "Naturgesetz" und sind häufig fetischhaft, aber wenn sich die Werte durchgesetzt haben, müssen sie, vor allem wenn man sich in einer Prüfungssituation befindet, befolgt werden. Das mit Gigerenzer war eine billige Ausrede in Form eines Autoritätsarguments.

Zu Deiner Frage nach dem Intercept: Die verwundert mich etwas. Exogene haben kein intercept. Ein intercept gibt es in einer Struktur/Regressionsgleichung, in der eine endogene Variable erklärt wird. Das sind entweder Indikatoren oder latente abhängige Variablen.

Aber eigentlich müsste die rechte latente Variable doch exogen sein, da sie von keiner anderen Variable abhängt, oder nicht? (Ich bezieh mich hierbei auf das Messmodell in der letzten Grafik) Zumindest geht es um diese und Amos bietet hier an, einen Interceptwert einzugeben.

Wie gesagt. Der untere Pfad besitzt sichtbarerweise einen Wert von 1,13. Erst wenn ich den Intercept auf zwei setze, sind alle Pfade zwischen 0 und 1. Deshalb nochmal die Frage, muss man das rechtfertigen und wie kann man das rechtfertigen?

Achja, noch was: Welche Indexvariante für die rechte

[Holgonaut]

Hi,

Ich hoffe nicht, dass du meine Beträge als Bedrohung betrachtest

Haha, eigentlich versuche ich Rechtschreibfehler zur vermeiden. GIbt es sowas wie Freudsche Schreibfehler?

Aber das setzt doch nach wie vor Annahmen voraus, die ich gemacht habe, oder nicht?

Das beinhaltet Annahmen. Annahmen sind Teil deines Verständnisses von dem Stück Welt, dass du untersuchst.

Das bezog sich hauptsächlich auf die Testmethoden, hätte ich vielleicht direkt zitieren sollen. Damit wollte ich sagen, Theorien sowie auch empirische Arbeiten stehen und fallen letztlich (auch) mit den Testparametern. Und über diese herrscht eben häufig "nur" common sense. Formeln wie x²/d.f. entsprechen ja keinem "Naturgesetz" und sind häufig fetischhaft, aber wenn sich die Werte durchgesetzt haben, müssen sie, vor allem wenn man sich in einer Prüfungssituation befindet, befolgt werden.

Bingo. Deshalb muss man fragen, wofür ein Testkriterium (parameter ist hier nicht korrekt) steht. Der Chi-Quadrat-Test testet, ob Probleme des Modells noch im Bereich dessen liegen, was durch einen Stichprobenfehler erklärbar wäre (und damit zu erwarten ist, ohne dass es etwas bedeuten muss. Ein sign. Test zeigt, dass irgendwelche systematische Probleme vorhanden sind. Die Frage ist dann welche. Die Stärke ist hier, dass das ganze durch eine Stichprobentheorie/statistische Theorie gedeckt ist. Natürlich gelten auch hier Annahmen (wie stetige Indikatoren und Multinormalverteilung), aber dennoch hat der Test einen Nutzen, der auf faktischen Beinen steht. Bei allen anderen Testkriterien (wobei es keine Tests sind), ist das nicht der Fall. Deshalb variieren Daumenregeln ja auch (egal ob VIF, oder AVE, Reliabilität, R-Quadrat, Fitindizes, x2/df etc. etc.).

Aber eigentlich müsste die rechte latente Variable doch exogen sein, da sie von keiner anderen Variable abhängt, oder nicht? (Ich bezieh mich hierbei auf das Messmodell in der letzten Grafik) Zumindest geht es um diese und Amos bietet hier an, einen Interceptwert einzugeben.

Das dürfte dann äquivalent zum Mittelwert dieser latenten Variablen sein. Die intercepts der Indikatoren dieser latenten Variable (bzw. des Indikators in Deinem Fall) werden dann angepasst, dass E(Ksi) = intercept + lambda*Mittelwert(Indikator) rauskommt. Ist bei Modellen ohne mean structure völlig egal. Es geht bei dir nur um Erklärung von Kovarianzen, die auf zentrierten Variablen beruhen).

Grüße
Holger

[Sghrn]

Schön, dass wir das klären konnten ^^

Die letzte Frage hab ich leider irgendwie nicht ganz ausformliert.. Es ging dabei um die Frage wie man am besten eine Indexvariable bildet, die aus 5 Indikatoren à 7 Skalenpunkten besteht.. oder besser, in meinem Fall.
Mittelwert? Oder doch einfach addieren? Was geht noch? Und sehe ich das richtig, dass ich diese Variable dann auch einfach wieder mit nem Intercept runterdrücken kann, wenn die Werte zu hoch sind? Zumindest meine ich diesen Mechanismus hier festzustellen.

Achja, und noch was. Sehe ich das richtig, dass es eigentlich klug für mich wäre, vollständig auf die EFA zu verzichten und stattdessen vollständig auf die KFA zu setzen, da ich ja theoretisch alles ausgearbeitet habe? ^^ (Hört sich etwas rhetorisch an)

[edit] Noch eine Frage: Sollte das Regressionsgewicht der manifesten variable "rechts" eigentlich auch verändert werden, wenn es z.b. nur eine ist? (oder galt das für die errorterme?)

Greets

ps: Reflektiv-formativ scheint wohl schon die beste Lösung zu sein..

[Holgonaut]

Zum Index: Das ist egal. Mittelwert vs. Summierung wirkt sich nur auf die Skala aus.

Und zum intercept kann ich nichts sagen. Es sollte sich auf die Pfade und den Fit nicht auswirken.

Und ja: EFAs sind was für Leute ohne Idee

Und zur single-Indikator-Variablen: Die Ladung sollte auf 1 fixiert werden und der Fehler auf einen theoretisch sinnvollen Wert.

Grüße
Holger

[Sghrn]

Moin nochmal

Bin ja gerade bei der Auswahl der Gütekriterien, da fällt mir auf - bzw. das weiß ich schon ne Weile - dass das SRMR-Plugin von Amos nicht läuft. Zumindest nicht bei meinem Modell. Habs an einem anderen erfolgreich getestet. Allerdings bekomme ich keine Fehlermeldung oder ähnliches. Fehlende Daten gibt es auch nicht (sonst würde die PLS-Methode wohl auch nicht funktionieren?). Die Methode "Berechnen - Anschalten - Berechnen" ist mir im Übrigen bekannt.

Eigentlich muss es ja an den Daten bzw. am Modell liegen, allerdings werden sowohl Sample Moments als auch (Standardized) Residual Covariances ausgegeben.

Ich bin der Meinung soweit alle gewöhnlichen Optionen durchgespielt zu haben und sehe als Plan B gerade nur noch die Möglichkeit, die SRMR "extern" berechnen zu lassen. Allerdings hab ich da bisher nichts finden können.

Hier sind übrigens die Hilfsangebote von IBM

http://www-01.ibm.com/support/docview.w ... wg21476212
http://www-01.ibm.com/support/docview.w ... wg21614980
http://www-01.ibm.com/support/docview.w ... wg21477535

Und dort wird der Fall ebenfalls geschildert. Person scheint einigermaßen reputabel zu sein. ^^
http://spssx-discussion.1045642.n5.nabb ... 12131.html

Achja, zum Schluss noch ne Gretchenfrage:

Beim ML bleiben oder zum PLS wechseln? Beides? ^^

[Holgonaut]

Hi,

wegen der Gütekriterien: Chi-Quadrat-Test reicht doch

Und kein PLS!

grüße
holger

[Sghrn]

Haha, was für ne verantwortungslose Antwort
Ne im ernst. Ich hab keinen Schimmer, womit sich meine Prüfer zufrieden geben, glaube aber, dass es sich wohl nicht um "Technokraten" handeln wird.
Denke mal, ich werde (neben Chi-Quadrat ) die Tests mitgeben, die meine Daten eher rosafarbig erscheinen lassen. Ansonsten sind Vergleiche mit anderen Arbeiten desselben Umfangs natürlich nie verkehrt. Diesen Thread kannste ja mal als Greenhorn-Tutorial rausgeben.