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[laryngospasmus]

Hallo,

ich habe eine Frage zum Umgang mit einem unvollständigen Datensatz:

ich arbeite mit AMOS und analysiere gerade einen Datensatz aus einer Befragung (5 Konstrukte, 40Items), die ich selbst durchgeführt habe.
Es sind ca. 300 Fragebögen zu mir zurück geschickt worden. Leider wurden nur 199 wirklich vollständig ausgefüllt.
Ich habe die fehlenden Werte rein quantitativ betrachtet und in die Analyse auch noch solche Bögen einbezogen, die <6 fehlende Angaben enthalten, was immerhin N=277 entspricht.

Die ersten Prüfschritte für die Modellgüte waren kein Problem und überall habe ich gute Ergebnisse für die Reliabilität und Validität bekommen. Wenn ich mir jetzt allerdings den gesamten Modell-Fit angucken möchte, bekomme ich die absoluten Fit-Maße wie RMR, GFI, AGFI und PGFI nicht durch AMOS berechnet, eben weil die Datenmatrix unvollständig ist und ich "Estimate means and intercepts" aktiviert habe. Ich verstehe, wieso AMOS die Werte nicht berechnet.

Meine Frage ist: was ist denn nun das richtige Vorgehen? Wenn ich nur die vollständigen Fragebögen nehme, ignoriere ich fast 80 Teilnehmer und ihre Meinung, was immerhin 28% der Bögen entspricht. Wenn ich die Bögen berücksichtige und für die fehlenden Werte die Schätzfunktion in AMOS nutze, bekomme ich aber keine absoluten Fit-Maße berechnet.

Ich würde mich über Tipps und Anregungen sehr freuen. Momentan tendiere ich dazu in meiner Ausarbeitung zu schreiben, dass nur die inferenzstatistischen Gütekriterien für das Gesamtmodell berücksichtig werden konnten und verweise dann eben auf das Kapitel mit der Aufbereitung des Datensatzes und der Erläuterung, warum auch Bögen mit fehlenden Werten in der Analyse berücksichtigt wurden.

[Albrecht]

Auf welchem Niveau muss die Arbeit sein?
Amos kann das meines Wissens nicht gut - also mit unvollständigen Datensätzen arbeiten.

Ein Schwund von 28% ist anderereits nicht selten. Die Frage stellt sich auch, wieso ist der Schwund so groß? Lässt er sich begründen?

Die gewählte Erklärung erscheint mir in jedem Fall aber als die schlechteste Option. (Aber wenn es eine kleine Seminararbeit ist oder so, ist es vermutlich egal.)

[laryngospasmus]

Vielen Dank für die Antwort.

Es handelt sich nicht um eine kleine Seminararbeit, sondern um die Abschlussarbeit des Studiums. Deswegen würde ich den Anspruch grds. als groß bewerten.
AMOS muss ich nutzen (Vorgabe Lehrstuhl), komme inzwischen mit dem Programm und der Handhabung auch ganz gut zurecht.

Die Analysefunktion für fehlende Werte in SPSS habe ich leider nicht. Die fehlenden Angaben treten aber in allen Konstrukten auf, sind also nicht auf eine bestimmte Frage oder einen Bereich einzugrenzen.
Somit habe ich gefolgert, dass die fehlenden Werte entweder vom Typ MAR oder MCAR sein müssen und da wird als Berechnungs-Technik in AMOS der FIML-Schätzer angeboten (Full Information Maximum Likelihood).

Und genau hier ist da große Problem. Lasse ich AMOS schätzen, gibt er mir zentrale Güteparameter nicht mehr aus. Also brauche ich grds. doch eine vollständige Datenmatrix, wenn ich ein komplettes Modell in allen Facetten prüfen will.

[strukturmarionette]

Hi,

Die Analysefunktion für fehlende Werte in SPSS habe ich leider nicht.

- Die sind in SPSS aber immer dabei.

Gruß
S.

[laryngospasmus]

Nur damit wir uns richtig verstehen:

ich habe SPSS 21 und da ist "Analyse fehlender Werte" ein Zusatzmodul, das man zusätzlich kaufen muss und in meiner Basisversion leider nicht enthalten ist.
Ich meine das Modul "Missing Values", in dem z.B. die Möglichkeit besteht den Littel-Test für die MCAR-Bedingung durchzuführen.

Vielleicht ist es in älteren SPSS-Versionen noch enthalten, momentan ist es ein Zusatzmodul.