Begriffe
Bias-korrigierte und accelerated-(BCa)-Bootstrap-Konfidenzintervall
Deskriptive und inkrementelle Fitmaße zum Modellvergleich
Empirische Bestätigung und Schlussfolgerung auf Validität
Definitionen
Absolute Fitmaße setzen den Chi-Quadrat-Wert oder den Differenzwert aus empirischer und modelltheoretischer Varianz-Kovarianzmatrix in Relation zur Komplexität eines Modells, die durch die Zahl der Freiheitsgrade, die Anzahl der Modellparameter, die Zahl an manifesten Variablen und/ oder die Stichprobengröße ausgedrückt wird.
Das Bestimmtheitsmaß zeigt den Anteil der Varianz eines endogenen Konstruktes an, der durch alle mit dem endogenen Konstrukt verbundenen Vorgängerkonstrukte erklärt wird. Je höher der R2-Wert, desto besser wird das Konstrukt durch die latenten Variablen im Strukturmodell, die über strukturelle Pfadmodellbeziehungen auf das Konstrukt zeigen, erklärt.
Bias-korrigierte und accelerated-(BCa)-Bootstrap-Konfidenzintervall
Ist ein Verfahren zur Ermittlung von Konfidenzintervallen bei dem eine Korrektur des Intervalls anhand des Bias und der Schiefe der Bootstrap-Verteilung vorgenommen wird.
Im Rahmen der Blindfolding-Prozedur wird während der Parameterschätzung systematisch ein Teil der Urdatenmatrix als fehlend angenommen und anschließend mit den berechneten Parameterwerten die als fehlend angenommenen Rohdaten wieder prognostiziert.
Beim Bootstrapping werden aus einem empirischen Datensatz wiederholt Stichproben (b=1, 2,…, B) einer festgelegten Größe (n*) mit Zurücklegen gezogen und mit deren Hilfe Teststatistiken berechnet.
Ist ein Maß der Internen-Konsistenz-Reliabilität.
Ist ein Maß der Internen-Konsistenz-Reliabilität.
Deskriptive Gütekriterien beantworten die Frage, ob eine bestehende Differenz zwischen der empirischen und der modelltheoretischen Varianz-Kovarianzmatrix vernachlässigt werden kann. Aufgrund von Simulations- und Vergleichsstudien werden Cutoff-Werte (Faustregeln) angegeben, deren Über- bzw. Unterschreiten auf einen „guten“ Modell-Fit hinweist. Da diese Maße keine statistischen Tests darstellen, sind sie unabhängig vom Stichprobenumfang und relativ robust gegenüber Verletzungen der Multinormalverteilungsannahme.
Deskriptive und inkrementelle Fitmaße zum Modellvergleich
Der Modell-Fit von unterschiedlichen Modellvarianten im Rahmen der Multi-Group-Analysis kann dann als gleich bezeichnet werden, wenn die Differenzen der betrachteten deskriptiven oder inkrementellen Fitmaße zwischen den Modellvarianten nicht zu groß sind (z. B. höchstens 0,01 betragen).
Diskriminanzvalidität als Teilaspekt der Konstruktvalidität liegt vor, wenn sich die Messungen verschiedener Konstrukte unterscheiden.
Ist eine Kennzahl zur Beurteilung des relativen Effektes eines exogenen Konstrukts auf ein endogenes Konstrukt.
Empirische Bestätigung und Schlussfolgerung auf Validität
Die Validität hypothetischer Konstrukte kann nicht bewiesen, sondern nur anhand der Gütekriterien geschlussfolgert werden. Dieser „Schluss“ wird bei praktischen Anwendungen dann als gerechtfertigt angesehen, wenn neben der Reliabilität der Messungen auch der Nachweis von Inhalts- und Konstruktvalidität erbracht ist. Während die sorgfältige Konzeptualisierung der Konstrukte den Schluss auf Inhaltsvalidität erlaubt, wird Konstruktvalidität vor allem im Sinne von Diskriminanzvalidität interpretiert und mit Hilfe der Konfirmatorischen Faktorenanalyse geprüft.
Die Evaluation von Teilstrukturen betrifft die Reliabilitäts- und Validitätsprüfung der Messmodelle. Bei „schlecht“ erhobenen Messvariablen werden auch die Konstrukte nur ungenau bzw. nicht reliabel gemessen, was sich wiederum auf die Schätzung der Modellparameter im Strukturmodell und somit den Gesamtfit eines Modells auswirkt.