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[yoloman]

Hallo liebe Statistik-Freunde,

ich hätte ein Frage im Umgang mit fehlenden Werten und der Einsatz von Strukturgleichungsmodellen.

Ich habe eine Studie durchgeführt, in der drei Variablen gemessen (bestehend aus mehreren Skalen):
- Werte (Prädiktor): 4 Subskalen
- Erwartungen (Prädiktor): 3 Subskalen
- Leistung (Kriterium): 5 Items

Mein Ziel: Die Interaktion messen zwischen Werten und Erwartungen auf die Leistung. Behauptung: Es gibt eine Interaktion und die Interaktion sagt mehr als der Einzelbeitrag hinaus.

Nun ist es leider so, dass ich eine gewisse Anzahl an fehlenden Werten habe.


Meine Frage:


- SEM erlauben ja keine fehlende Werte. AMOS gibt mir da immer wieder eine Fehlermeldung.
- Wenn ich eine multiple Imputation in SPSS durchführe, ist ja die 0-te Perumtation weiterhin mit fehlenden Werten, die weiteren 4 Permutationsreihen haben keine fehlende Werte mehr.
- Ich kann innerhalb von SPSS alle Funktionen durchführen, die mit dem MI-Datensatz passen. Wenn ich allerdings die Datei abspeichere, so kommen ganz andere Werte heraus (ich habe beispielsweise eine MI gemacht, eine lineare Regression gemacht um eine Interaktion zu messen -> keine Signifikanz -- Ich habe die Datei abgespeichert, neu geladen und eine Regression laufen lassen -> Interaktion vorhanden). Wie kann ich nun fehlende Werte imputieren, die direkte mit AMOS laufen?