Voraussetzungen SEM & Indikatoren im SEM

Voraussetzungen SEM & Indikatoren im SEM

Beitragvon antonia.26 » Mi 18. Jan 2023, 13:13

Hallo!
Ich sitze aktuell an einer Abschlussarbeit und komme das erste Mal außerhalb von Lernunterlagen mit dem SEM in Kontakt, wobei ein paar Unklarheiten sich auftun.
Ich habe ein Mediationsmodell im SEM, das aus 3 latenten Variablen besteht. Von diesen haben die beiden endogenen Variablen mehrere Items/ Indikatorvariablen, die allerdings nicht alle auf der gleichen Skala messen, d.h.: beim Mediator habe ich z.B. 2 Items, die eine Anzahl messen, 1 Item, das aber eine Berufsrangfolge erfasst (1=mit höchstem Abschluss, 9 = ohne Abschluss).
Darf man überhaupt diese Items, mit verschiedenem Skalenniveau und verschiedener Skala, mixen? Ich habe in vielen Papern bisher nur gelesen, das in das SGM Items mit der gleichen Skala (also z.B. 5-stufige Likert Skala) eingehen, um die latente Variable zu schätzen. Und wenn man "mixen" darf, bereitet das Probleme?
Eine zweite Frage besteht noch zur Prüfung der Voraussetzungen des SGM´s: reicht es, in meinem Beispiel in R, einen Mardia Test zur Prüfung der multi. Normalverteilung durchzuführen, oder macht man üblicherweise mehrere Tests? (es gäbe ja bei R das Paket MVN mit Mardia, aber auch anderen).

Ich danke vielmals im Voraus für alle Antworten und Impulse und bin sehr gespannt!! :) Wie gesagt, ich bin noch blutige Anfängerin aber definitiv dankbar für jeden Hinweis.
Liebe Grüße
Antonia
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Re: Voraussetzungen SEM & Indikatoren im SEM

Beitragvon Holgonaut » Do 19. Jan 2023, 14:52

Hallo Antonia,

ja, du kannst Indikatoren ein und derselben latenten Variablen auch dann modellieren, wenn sie unterschiedliche Metriken haben. Vorausgesetzt dabei ist, dass sie (semi)-intervallskalliert sind und noch wichtiger, natürlich die selbe gemeinsame latente Variable reflektieren. Da her ist der fit des Messmodells (optimalerweise über den Chiquadrattest wichtig).
Du kannst natürlich auf multinormalverteilung testen oder die Zeit einfach sparen, weil die nie gegeben ist. In R/lavaan kannst du das einfach durch den Satorra-Bentler oder Yuan-Bentler-korrigieren Chi-Quadrattest adressieren (und ja, du solltest es mit lavaan machen. Ich hab ein Buch für Anfänger, da kannst du ja mal reinschauen: https://cutt.ly/O9wa8E6

Grüße
Holger
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Re: Voraussetzungen SEM & Indikatoren im SEM

Beitragvon antonia.26 » Fr 20. Jan 2023, 13:32

Hallo lieber Holger,

vielen vielen Dank erst mal für deine hilfreiche Antwort!!
Was meinst du denn mit semi-intervallskaliert?
Ja, ich habe schon wirklich häufig gelesen, dass die MVN quasi nie gegeben ist. Vielleicht noch eine hinterhergeschobene Frage: Wenn ich bootstrappe (was ich sowieso in meinem Mediationsmodell wegen SP Größe wohl machen werde), dann bräuchte ich die Satorra-Bentler-Korrektur aber eigentlich nicht mehr, oder sehe ich das falsch?
Danke auf alle Fälle für die tolle Hilfe :)

Alles Liebe,
Antonia
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Re: Voraussetzungen SEM & Indikatoren im SEM

Beitragvon Holgonaut » Fr 20. Jan 2023, 13:54

Hi,

typsiche rating-Skalen sind strenggenommen ordinal und fallen damit raus. ABER. Das Problem wächst ja mit dem Ausmaß der Abweichung vom reinen Iintervallniveau und das ist meist vernachlässigenswert. Kannst ja mal einen Scatterplot mit einer AV machen und eine loess-kurve machen. Wenn die signikant ist (was man mit einem GAM leicht testen kann), ist das ein Problem. Simulationen zeigen, dass eine 5er-Skala in einem SEM geht:

Rhemtulla, M., Brosseau-Liard, P., & Savalei, V. (2012). When can categorical variables be treated as continuous? A comparison of robust continuous and categorical SEM estimation methods under suboptimal conditions. Psychological Methods, 17(3), 354-373.

Wegen der Korrektur. Das bootstrapping bezieht sich auf die Konfidenzintervalle des indirekten Effekts. Der Test des Modells und die Schätzung der direkten Effekte ist weiterhin ML und hängt an den Annahmen.

Grüße
Holger
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Re: Voraussetzungen SEM & Indikatoren im SEM

Beitragvon antonia.26 » Mo 23. Jan 2023, 12:46

Hi Holger,

ach, das ist ja spannend. Gut zu wissen!
Vielen Dank :)
Liebe Grüße
Antonia
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