SEM mehrere Gruppen: Umgang fehlende Daten durch Gruppenunte

SEM mehrere Gruppen: Umgang fehlende Daten durch Gruppenunte

Beitragvon dorkasamy » Do 6. Jun 2024, 11:10

Strukturgleichungsmodelle mit mehreren Gruppen: Umgang mit fehlenden Daten durch Gruppenunterschiede

Hallo!

Ich habe eine allgemeine Frage zu den SEMs. In meiner Arbeit ist es so, dass ich ein SEM aufstellen möchte (siehe R Code):
multi_group_model <- "
PS =~ PS01_01 + PS01_02 + PS01_03
G =~ G02_01 + G02_02 + G02_03 + G02_04
CM =~ CM02_01 + CM02_02 + CM02_03
WR=~ WR02_01 + WR02_02 + WR02_03 + WR02_04 + WR02_05
TE =~ TE01_01 + TE01_02 + TE01_03
G ~ PS
CM ~ WR
CM ~ WR
TE ~ WR

Das Problem dass sich mir stellt ist die Variable PS. DIese wird in der Studie nämlich manipuliert und die Teilnehmer werden 3 Gruppen zugewiesen (d.h Gruppe 1 beantwortet: PS01_01 + PS01_02 + PS01_03 wie im Code dargestellt) allerdings beantwortet Gruppe 2 nicht diese Items sondern stattdessen (PS02_01 + PS02_02 + PS02_03) und die dritte Gruppe als KG beantwortet keine der beiden, d.h. egal für welche Gruppe existieren fehlende Werte.

Meine Frage lautet also: Wie stelle ich das Modell auf? Muss ich es für jede Gruppe einzeln aufstellen oder gibt es eine Möglichkeit das Modell, trotz fehlender Werte) für alle Gruppen gemeinsam aufzustellen?

Ich freue mich über Hinweise und Rückmeldungen!

Liebe Grüße
Dorkas
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