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[Svantje]

Hallo zusammen,

im Rahmen meiner Masterarbeit arbeite ich derzeit zum ersten Mal mit Amos. Mein Ziel ist es, mittels eines Cross-Lagged-Panel Designs eine mögliche Gewinnspirale in meinen Daten zu finden. Das Problem ist nur: Ich habe nicht die leiseste Ahnung, wie das mit AMOS funktioniert.

Ich habe bereits einige Literatur gelesen (z.B. Barbara Byrne), Youtube Tutorials geschaut, das Internet durchforstet.., konnte aber nirgendwo eine Anleitung finden. Wie man in AMOS grafisch ein Modell erstellt, sein Messmodell testet usw. habe ich mittlerweile drauf, aber jetzt stecke ich fest.

Wenn jemand von euch eine Idee hat, woher ich solche Informationen bekommen kann, freue ich mich sehr über eine Antwort!

Liebe Grüße,
Svantje

[Holgonaut]

Hi,

der zentrale Aspekt bei so einem Modell ist, dass die AV zu t2 durch selbst zu t1 vorhergesagt wird (daher heißen sie auch autoregressive Modelle) und zusätzlich
Die UV t1 einen Effekt auf die AV t2 hat. Daneben hat die UV t1 ebenfalls einen Effekt auf sich selbst zu t2. Ist der lagged Effekt signifikant, bedeutet das, dass die UV t1
diejenige Varianz zu erklären vermag, die Veränderungsvarianz ist (der stabile Anteil ist ja durch AV t1 auspartialisiert).

Darüberhinaus kann man einen Effekt der UV t*2* auf die AV t2 testen (anstelle des lagged effects). Dies bedeutet analog, dass der Effekt eine kürzere Latenz hat als das t1-t2-Intervall.

Dormann, C. (2001). Modeling unmeasured third variables in longitudinal studies. Structural Equation Modeling, 8(4), 575-598.

Farrell, A. D. (1994). Structural equation modeling with longitudinal data: Strategies for examining group differences and reciprocal relationships. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 62(3), 477-487.

Frese, M., Garst, H., & Fay, D. (2007). Making things happen: Reciprocal relationships between work characteristics and personal initiative in a four-wave longitudinal structural equation model. Journal of Applied Psychology, 92(4), 1084-1102.

Kessler, R. C., & Greenberg, D. F. (1981). Linear panel analysis: Models of quantitative change. New York: Academic Press.

Zapf, D., Dormann, C., & Frese, M. (1996). Longitudinal studies in organizational stress research: A review of the literature with reference to methodological issues. Journal of Occupational Health Psychology, 1(2), 145-169.

Grüße
Holger

[Holgonaut]

Hi,

der zentrale Aspekt bei so einem Modell ist, dass die AV zu t2 durch selbst zu t1 vorhergesagt wird (daher heißen sie auch autoregressive Modelle) und zusätzlich
Die UV t1 einen Effekt auf die AV t2 hat. Daneben hat die UV t1 ebenfalls einen Effekt auf sich selbst zu t2. Ist der lagged Effekt signifikant, bedeutet das, dass die UV t1
diejenige Varianz zu erklären vermag, die Veränderungsvarianz ist (der stabile Anteil ist ja durch AV t1 auspartialisiert).

Darüberhinaus kann man einen Effekt der UV t*2* auf die AV t2 testen (anstelle des lagged effects). Dies bedeutet analog, dass der Effekt eine kürzere Latenz hat als das t1-t2-Intervall.

Literatur findest du hier:

Dormann, C. (2001). Modeling unmeasured third variables in longitudinal studies. Structural Equation Modeling, 8(4), 575-598.

Farrell, A. D. (1994). Structural equation modeling with longitudinal data: Strategies for examining group differences and reciprocal relationships. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 62(3), 477-487.

Frese, M., Garst, H., & Fay, D. (2007). Making things happen: Reciprocal relationships between work characteristics and personal initiative in a four-wave longitudinal structural equation model. Journal of Applied Psychology, 92(4), 1084-1102.

Kessler, R. C., & Greenberg, D. F. (1981). Linear panel analysis: Models of quantitative change. New York: Academic Press.

Steinmetz, H., Frese, M., & Schmidt, P. (2008). A longitudinal panel study on antecedents and outcomes of work-home interference. Journal of Vocational Behavior, 73(2), 231-241.

Zapf, D., Dormann, C., & Frese, M. (1996). Longitudinal studies in organizational stress research: A review of the literature with reference to methodological issues. Journal of Occupational Health Psychology, 1(2), 145-169.

Grüße
Holger