Hallo,
ich habe einen Datensatz vorliegen, in dem sich unterschiedliche Personen selbst bewerten und wiederum von jeweils von zwei Bewertern bewertet wurden.
Diese zwei Bewerter haben nur diese eine Person bewertet. Demzufolge habe ich
150 Selbstbewertungen von unterschiedlichen Personen und dazu noch 300 Fremdbewertungen von 300 verschiedenen Fremdbewertern,
wovon sich 2 auf eine Person fokussiert haben.
Der eine Selbstbewerter und die 2 Fremdbewerter haben gemeinsam, dass sie im gleichen Unternehmen arbeiten.
Alle anderen arbeiten in einem anderen Unternehmen.
Mich würde interessieren, inwieweit die Bewertungen übereinstimmen, wo die Diskrepanzen vorliegen.
Ist das in irgendeiner Form sinnvoll als HLM machbar?
Ich bin immer davon ausgegangen, dass bspw. mehrere Personen zu einem Cluster zusammengefügt werden müssen, bevor eine HLM gemacht werden kann.
Also bspw. dass man 10 Personen hat, die von jeweils einer Person bewertet wurden.
Ist das nach wie vor der Fall, oder gibt es die Möglichkeit HLMs zu bilden, die jeweils eine Person pro Cluster enthalten?
(Ich gehe nicht davon aus, dass das geht, möchte mich aber nur absichern, nicht dass ich einem Denkfehler unterliege.)
Viele Grüße,
Albrecht