Begriffe


Definitionen

 

Formative Messmodelle
Bei formativen Messmodellen wird ein hypothetisches Konstrukt als Folge der auf der Beobachtungsebene wirksamen Messindikatoren verstanden. Hypothetische Konstrukte stellen damit eine Linearkombination der Messvariablen dar, was dem regressionsanalytischen Denkansatz entspricht.

 

 

Fundamentaltheorem der Faktorenanalyse
Der Wert einer Ausgangsvariablen lässt sich als Linearkombination hypothetischer Faktoren beschreiben, und die Korrelationsmatrix (R) kann insgesamt durch die Faktorladungen (A) und die Korrelationen zwischen den Faktoren reproduziert werden.

 

 

Fundamentaltheorem der Pfadanalyse
Die Korrelationen zwischen einer Kriteriumsvariablen (abhängigen Variablen) und einer Prädiktorvariablen (unabhängigen Variablen) kann additiv in einen direkten kausalen Effekt, einen indirekten kausalen Effekt und einen korrelativen Effekt zerlegt werden. Die indirekten kausalen Effekte lassen sich durch Multiplikation der entsprechenden Pfadkoeffizienten berechnen.

 

 

Goodness-of-Fit-Maße
Goodness-of-Fit-Maße setzen den für ein Modell ermittelten Minimalwert der Diskrepanzfunktion in Relation zu dem Minimalwert der Diskrepanzfunktion, der sich ergibt, wenn die modelltheoretische Kovarianzmatrix auf Null gesetzt wird.

 

 

Grundidee des Modellvergleichs mit Hilfe der MGKA
Über alle betrachteten Gruppen werden zwei Modellvarianten geschätzt: Zunächst wird das sog. „unrestringierte Modell“ (AMOS: Unconstrained Model) für alle Gruppen geschätzt. In diesem Modell werden alle freien Modellparameter entsprechend dem formulierten Kausalmodell unabhängig für die Gruppen getrennt geschätzt. Anschließend wird das „vollständig restringierte Modell“ (AMOS: Measurement Resi-duals Model) geschätzt, bei dem alle Modellparameter zwischen den Gruppen gleich gesetzt (restringiert) sind. Erbringen beide Modellvarianten den gleichen Gesamtfit, so liegen keinerlei gruppenspezifische Unterschiede vor.

 

 

Güteprüfung reflektiver Messmodelle
Reflektive Messmodelle sollten zunächst mit Hilfe der Gütekriterien der ersten Generation im Rahmen eines Pretests auf Verlässlichkeit geprüft und ggf. bereinigt werden. Mit Hilfe der konfirmatorischen Faktorenanalyse sollten dann unter Verwendung der Gütekriterien der zweiten Generation die endgültigen Messmodelle auch auf Basis der Daten der Hauptuntersuchung festgelegt werden.

 

 

Heywood Cases
Heywood Cases stellen unplausible Parameterschätzungen etwa in Form negativer Varianzen oder Kommunalitäten größer als 1 dar. Sie sind häufig das Ergebnis der Nichterfüllung von Voraussetzungen der gewählten Schätzmethodik, kleiner Stichproben oder „schlechter“ Startwerte bei der Schätzung.

 

 

Identitätsrestriktionen
Die Gleichsetzung von Modellparametern zwischen Gruppen wird als Identitätsrestriktion bezeichnet. Dabei werden die korrespondierenden Modellparameter der betrachteten Gruppen derart restringiert, dass für sie in jeder Gruppe derselbe Schätzwert ermittelt wird. Prinzipiell können Identitätsrestriktionen für jeden zu schätzenden Modellparameter festgelegt werden.

 

 

Inhaltsvalidität (content validity)
Inhaltsvalidität liegt vor, wenn die erhobenen Indikatoren eines Konstruktes den inhaltlich-semantischen Bereich des Konstruktes repräsentieren und die gemessenen Items alle definierten Bedeutungsinhalte eines Konstruktes abbilden.

 

 

Invarianz der Konstrukt-Konstanten (skalare Invarianz der Konstrukte)
Invarianz der Konstrukt-Konstanten liegt vor, wenn metrische und skalare Invarianz gegeben sind und auch die Konstanten der latenten Konstrukte im Strukturmodell (Structural Intercepts) sowie die Pfadbeziehungen (Structural Weights) übereinstimmen.