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[Janosch1]

Hallo zusammen,

im Zuge meiner Masterarbeit untersuche ich eine psychologische Einstellung und habe einen Fragebogen erstellt und nun 175 Antworten erhalten.

Die Messung der Einstellung ist theoretisch begründet und hergeleitet, daher möchte ich mit einer konfirmatischen Faktorenanalyse das Messmodell überprüfen.

Ich nutze sowohl SPSS2LAVAAN als Add-on für SPSS und Amos, habe jedoch noch so ein paar Probleme bei der Auswertung:

- Die Einstellung ist als Faktor gemessen, dieser besteht aus 3 Subfaktoren, mit jeweils 3 Subsubfaktoren und wiederum 3 Indikatoren (zum besseren Verständnis hier ein Bild)

- Als Globalkriterien habe ich bisher den CFI und SRMR angepeilt, jedoch lese ich auch des öfteren vom Chi-Quadrat-Test - gibt es da einen Unterschied bzw. eine Empfehlung eurerseits?

- Mithilfe von SPSS kann ich die Faktorladungen berechnen (explorative Faktorenanalyse durchführen und die angestrebte Anzahl an Faktoren vorgeben). Damit kann ich dann ja die AVE und Composite Reliability berechnen.

Bei meinen Berechnungen ist herausgekommen, dass die Sub- und Subsubfaktoren "gut" aussehen bezüglich der Kennzahlen, jedoch nicht das Messmodell, indem ich alle mathematischen Schritte bzw. die verschiedenen Faktorenanalysen zusammenfasse (nur CFI von 0,79).

Eigentlich ist ein Löschen von Indikatoren absolut nicht gewollt, weil alle 27 Fragen im Fragebogen wichtig sind und auch für die Diskussion von Bedeutung sind.

Gibt es eine Möglichkeit, mein Modell zu verbessern oder habe ich etwas übersehen, was mir momentan das Leben schwer macht?

Vielen Dank im Vorab für eure Hilfe!!!

Viele Grüße
Janosch1

[thekla]

- Die Einstellung ist als Faktor gemessen, dieser besteht aus 3 Subfaktoren, mit jeweils 3 Subsubfaktoren und wiederum 3 Indikatoren (zum besseren Verständnis hier ein Bild)

Leider kann ich das Bild nicht aufrufen.

- Als Globalkriterien habe ich bisher den CFI und SRMR angepeilt, jedoch lese ich auch des öfteren vom Chi-Quadrat-Test - gibt es da einen Unterschied bzw. eine Empfehlung eurerseits?

Auf globaler Ebene unterscheide ich den Chi²-Test, CFI und SRMR, wobei die Kriterien stets in der Gesamtheit zu betrachten sind. Hier befinden sich m. E. gute Erklärungen:

Chi²-Test und CFI: Homburg & Giering, 1996, p. 10
SRMR: Bühner, 2011, pp. 426–427

Gibt es eine Möglichkeit, mein Modell zu verbessern oder habe ich etwas übersehen, was mir momentan das Leben schwer macht?

Je nach Modell werden über AMOS Modifikationsindizes ausgegeben. Die MI können verwendet werden, um Kovarianzen zu spezifizieren. Ein Beispiel zum Vorgehen ist ab ca. S. 433 auch bei Bühner zu finden.

Ich hoffe, das hilft dir weiter.

Viele Grüße
thekla

[Janosch1]

Vielen Dank für die zahlreichen Tipps! Das hilft schon einmal sehr!

Das Bild konnte ich leider nicht hochladen. Es geht sich um folgendes: Mein Konstrukt besteht aus insgesamt 27 Indikatoren, diese werden aggregiert zu 9 Faktoren (jeweils drei Indikatoren pro Faktor), dann nochmals aggregiert zu 3 Faktoren (mit jeweils drei Subfaktoren) und dann abschließend zu der Einstellung aggregiert. Daher muss ich auch mehrere Faktorenanalysen durchführen.

Nur nochmal zu den Fit Indices: Würdest du ein Modell, in welchem CFI und SRMR erfüllt sind, als akzeptabel ansehen? Ich finde Quellen, die dies belegen können... Habe halt leider das Problem, dass ich mein Chi-Quadrat nicht über 0.05 bekomme.

[thekla]

Ich arbeite mit Chi² < 2df (s. Homburg & Giering).
Chi² unter 0.05 hört sich für mich sehr merkwürdig an. Meinst du vielleicht p < .05?

Ergänzung:
Woran ich gerade denken muss, Chi² ist relativ sensibel hins. Normalverteilung und Stichprobengröße. Bei Bühner, meine ich, wird eine Kombination aus RMSEA und SRMR empfohlen. Wie sieht es da aus?

Viele Grüße
thekla

[strukturmarionette]

Hi,

- 3 Items jeweils sind für Deine Vorhaben zu wenig.

Gruß
S.

[Janosch1]

@thekla: Vielen Dank, ja genau das meine ich. Sorry, da habe ich mich falsch ausgedrückt.

Ja, genau deswegen habe ich auch bisher auf Chi-Quadrat verzichtet. Bei den "anderen" Maßen (CFI, SRMR, RMSEA) sieht es gut aus.
Also würde der Modelfit ja theoretisch stehen, oder?

@strukturmarionette: Ich habe die Indikatoren bzw. Faktoren halt aus bestehender Literatur übernommen und nur marginal angepasst. Dort wurden die Reliabilitäten und Validitäten bestätigt. Warum genau meinst du, das 3 Items jeweils zu wenig sind?

Danke euch beiden für die Hilfe!

[thekla]

Vorab — Ich bin kein Profi und es gibt sicher verschiedene Herangehensweisen und Gründe.

Ich habe bisher auch keine Arbeit gelesen, in der der Test nicht beachtet wurde und finde hin und wieder auch den Hinweis von χ²/df. Ggf. ist das auch interessant. Für die Bewertung der Indizes kann ich noch einmal auf Bühner verweisen. Auszüge sind auch über Google Books lesbar, wenn ich es richtig in Erinnerung habe.

Kline (2005) schlug übrigens vor, mindestens drei Indikatoren pro Faktor zu verwenden. So war es auch bei mir durch den Prof. vorgegeben.

[Janosch1]

Super, und danke für die top Quellen!

Das wird mir sicherlich helfen

[Florian556]

Hallo zusammen,

das Thema ist zwar schon etwas älter aber ich hätte eine daran anknüpfende Frage:

Ich möchte in einem Fragebogen die Kontrollüberzeugung von Menschen abfragen. Diese setzt sich aus zwei Subkalen (interne Kontrollüberzeugung, intK), externe Kontrollüberzeugung, extK) mit jeweils zwei Items zusammen (Eine Kurzskala zur Messung von Kontrollüberzeugung; Kovaleva et al., 2012).

Ich möchte bei der Auswertung die beiden Variablen intK und extK in mein Regressionsmodell aufnehmen. Dementsprechent möchte ich zur Untersuchung der Reliabilität und Validität der beiden Variablen die CR und AVE berechnen. Nun kann ich allerings in R keine Faktoranalyse mit nur zwei Variablen durchführen und habe dementsprechend auch keine Faktorladungen, mit denen ich die CR und AVE berechnen kann.

Kann mir vielleicht jemand einen Tipp geben, wo mein Fehler liegt? Bzw. was ich machen kann, um die CR bzw AVE trotzdem zu berechnen.

Vielen Dank und liebe Grüße

[PonderStibbons]

das Thema ist zwar schon etwas älter aber ich hätte eine daran anknüpfende Frage:

Heißt "daran anknüpfend", man muss erst den älteren thread lesen, um diese neue Frage zu verstehen? Oder bezieht es sich inhaltlich gar nicht auf die vorherigen Beiträge? In letzterem Fall wäre es für die anderen Teilnehmer weniger irreführend und dabei arbeitsparend, wenn Du einen neuen Thread aufmachtest.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons