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[Holgonaut]

In der Originalstudie wurde übrigens ein Pfadmodell mit zusamengefassten Skalen gerechnet. Vermutlich bietet sich das für mich eher an, damit ich die übergeordneten Skalen verwenden kann, oder??? Wobei ich's schon besser fände das Strukturgleichungsmodell ordentlich hinzubekommen

Ja, die haben halt alles zusammengemischt... Welche Interpretation dann der Regressionskoeffizient einer solchen Mischmasch-Variablen hat, ist dann halt unklar...

Grüße
Holger

[Verena]

Aber ich kann mir doch nicht aus einem bestehenden Messinstrument ein paar Items rauspicken, die mir gefallen. Selbst wenn ich mich nur auf Depression ebschränken würde kann ich doch nicht ein paar Symptome rausnehmen und ein paar verwenden... Dann hab ich immer noch 10 Items und ich geh einfach nicht mit, wenn ich die gut reliable Skala auseinandernehmen soll. Ich denke mir die Variablen ja nicht aus, sondern verwende theoretisch solide Konstrukte... Nun gut, ich werd noch ein wenig rumlesen und weiter arbeiten. Danke auf jeden Fall für deine Hilfe Das mit dem konstruktivistischen bottom-up Käse würde mich allerding noch interessieren^^

[Holgonaut]

Genau da besteht das Problem. Es mag Messinstrumente geben, die Konstrukte messen - nur wenn sich über die Dimionsionalität der Konstrukte keine expliziten Gedanken gemacht wurden, lässt sich das nicht einfach 1:1 in ein latentes Variablen - Modell übersetzen. Wenn du das Gefühl hast, du elminierst sinnvolle Aspekte durch eine Auswahl von items, musst du diese "Aspekte" als getrennte latente Variablen modellieren.

Wenn tatsächlich 30 items EINE latente Variable messen, dann kannst du natürlich items auswählen. Das Körpergewicht ändert sich ja auch nicht, wenn du aus einer möglichen Anzahl von 30 Waagen, 2-3 gute Waagen auswählst.

Grüße
Holger