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Liebes Forum,

ich habe Daten von Kindern und Eltern zu einem Persönlichkeitstrait (US), der sich in 3 Facetten (USO, USB, UST) aufspaltet. Die Facetten sind (innerhalb der Rater) postiv und moderat (USO, USB) bis hoch (USB, UST) korreliert. Kinder schätzen sich selbst auf diesem Trait ein, Eltern schätzen ihre Kinder auf diesem Trait ein. Die Items sind also inhaltlich identisch, nur die Formulierung unterschiedet sich ("Ich", "Mein Kind"). Die Korrelationen zwischen den jeweiligen Facetten für Eltern und Kinder sind gering, z.T. nicht signifikant (also zB: USO_E, USO_K). Das ist mein Ausgangsproblem. Ich möchte nun die Messinvarianz prüfen, um zu schauen, ob Eltern und Kinder die Items überhaupt gleich verstehen.

Die CFA's für Eltern und Kinder sehen folgendermaßen aus: 3 latente Faktoren für die Facetten (USO, USB, UST), 2 Parcels der Items laden jeweils darauf (jeweils 5 Items pro Facette, 2 Parcels gebildet, ohne Parcel schlechter Fit) und auf einem Indikatorfaktor läd jedes 2. Parcel. Diese Modelle haben einen sehr guten Fit, einen latenten Faktor 2. Ordnung für US kann ich nicht modellieren (vermutlich ist dieses Modell nicht identifiziert?).

Frage 1: Kennt jemand eine gute Quelle zu Messinvarianz zwischen Ratern?

Frage 2: Wenn ich das Modell für die konfigurale MI bilde, kann ich dann einfach die Modelle aus beiden CFA's zusammenpacken - mit 2 Indikatorfaktoren? Also: 6 latente Faktoren (USO_K, USO_E,...), 12 Parcel, 2 Indikatorfaktoren, die auf insgesamt 6 Parceln laden - oder müsste es ein Indikatorfaktor sein, auf dem jedes 2. Parcel läd?

Frage 3: Die Skalen haben unterschiedliche Metriken (Kinder 0-3; Eltern 0-5) - muss ich z-standardisieren, oder ist das der MI-Prüfung egal? Wenn ja, wie interpretiere ich dann Intercepts bzw. Mittelwerte der latenten Variablen in der MI Prüfung (v.a. starke MI)?

Frage 4: Ich habe die gesamte MI-Prüfung durchgeführt und bekomme fittende Modelle bis zur strikten MI, was mich selbst sehr erstaunt. Könnten gleiche Fehlervarianzen der Indikatoren für beide Rater mit der Parcelbildung zusammenhängen?

Ich bin auch dankbar für Hinweise, wenn meine Fragestellung vielleicht besser mit anderen Modellen zu beantworten ist.

Liebes Forum,

mittlerweile denke ich, dass MTMM Modelle vielleicht geeigneter sind, um etwas über das Konstrukt und Ratereinflüsse zu sagen (aber eigentlich wäre eine Messinvarianzprüfung wohl Voraussetzung, so wie ich es verstehe?)

Ich denke, ein CTCM-1 Modell bietet sich wohl am meisten an. Da die Kinder zu gleichen Inhalten mit Items und Vignetten befragt wurden, könnte man 3 latente Trait-Faktoren (USO, USB, UST) modellieren, sowie 3 Methodenfaktoren: Fragebogen Kinder, Vignette Kinder, Fragebogen Eltern. Das sind dann wohl strukturell unterschiedliche Methoden, aber mit was als Goldstandard? Die Elterndaten sind in vielerlei Hinsicht besser, aber self-rating wird normalerweise als Goldstandard gesehen. Auch möglich wäre, USB und UST zu einem Trait USA zusammenzufassen, da diese relativ hoch korreliert sind (.7). Ich bin nicht sicher ob diese Modelle "symmetrisch" sein müssen, aber dann würde ich die Vignette rauslassen, da sie nicht so hoch mit den Außenkriterieren korreliert wie der Fragebogen.

Hat jemand weitere Ideen zur Modellspezifikation (ausgehend von faktorieller Invarianz, wenn meine Messinvarianzprüfung tatsächlich stimmt)? Welche Ladungen kann ich gleichsetzen, welche Korrelationen? Bisher passen meine Modelle nicht zur Theorie, Fehlermeldungen betreffen meist die Kovarianzmatrix der beobachteten oder latenten Variablen (nicht pos. definit) oder die Var-Kovar-Matrix als Ganzes.

Bietet sich vielleicht auch noch eine andere Standardisierung/ Normierung als die z-Standardisierung an?

Für jegliche Ideen, Paper etc bin ich sehr dankbar!

Viele Grüße
Mers