7. KFA II

Question 1

Nenne die 4 Schritte bei AMOS

Answer 1

1. Voreinstellungen
2. Gruppenauswahl
3. Modell
4. Modellpassung

Question 2

Was ist bei AMOS “minimal wichtig”?

Answer 2

Grundeinstellungen

Question 3

Was wird als Grundeinstellung bei AMOS im Normalfall genutzt?

Answer 3

maximum-likelihood-verfahren

Question 4

Das Modell ist das _____________________

Answer 4

Ergebnis der Analyse

Question 5

Die Modelltestung entspricht…

Answer 5

Beurteilung der Modellgüte

(theoretisch und logisch)

Question 6

Wie wird das Modell getestet?

Answer 6

• x2-test
• absoluter fit
• inkrementeller fit
• sparsamkeit

Question 7

Nenne die 3 Ausgewählten Fit Indizes

Answer 7

• absoluter fit
• inkrementeller fit
• sparsamkeit

Question 8

Die Modellpassungsanalyse kann entweder ____________ oder _____________ entgleisen

Answer 8

global

lokal

Question 9

Was überprüft der x2-Test?

Answer 9

Muss das a priori Modell verworfen werden oder nicht

sprich: passt es???

Question 10

X2-Test: Alternativhypothese

Answer 10

Das Modell weicht von der Datenstruktur ab

Question 11

X2-Test: Nullhypothese

Answer 11

Modell entspricht emp. Kovarianzmatrix

Question 12

Wie wird Signifikanz geprüft im X2-Test?

Answer 12

X2-Verteilung

Question 13

X2-Test:

df =

Answer 13

df = Stichprobenmoment - Schätzmoment

Question 14

Signifikanz:

χ 2/df < ____

Answer 14

1,5

Question 15

X2-Test:

Nachteil

Answer 15

Abhängig von der SP-größe

Question 16

Wie heißt die emp. Kovarianzmatrix auf ENGLISCH?

Answer 16

Sample covariance matrix

Question 17

Wie heißt die a priori festgelegte Kovarianzmatrix auf ENGLISCH?

Answer 17

Implied covariance matrix

Question 18

empirische Varianz - Kovarianz-Matrix =

Answer 18

Kovarianzmatrix (vom Modell vorhergesagt)

Question 19

Was ist FMIN?

Answer 19

Minimum der Diskrepanzfunktion

Question 20

CMIN =

Answer 20

= X2

= (N-1) x FMIN

Question 21

Wann ist X2 NICHT geeignet?

Answer 21

bei großem N

Question 22

CMIN ist abhängig von der _________

Answer 22

SP-größe

Question 23

Erkläre das Prinzip der SPARSAMKEIT

Answer 23

Ziel: geringe Komplexität des Modells

- wenige zu schätzende Parameter

Question 24

Erkläre das Prinzip des ABSOLUTEN FITS

Answer 24

fehlerfreie Vorhersage der emp. Kovarianzmatrix

Question 25

Erkläre das Prinzip des INKREMENTELLEN FITS

Answer 25

besser als Zufallsbedingungen

Question 26

nenne die ANFORDERUNGEN an den verschiedenen Fit-Indizen

Answer 26

CMIN nicht signifikant bei 100 < N < 300 GFI > .9 Incremental fit indizes: >.9 RMSEA/RMSR >.08/.05

Question 27

Welche zwei Arten der Validität gehören zur lokalen Passung

Answer 27

- konvergente | - diskriminante

Question 28

Nenne die vier Kriterien der Konvergenten Validität.

Answer 28

1. Indikatorreliabilität 2. Signifikanz der Faktorladungen 3. Faktorreliablilität 4. Durchschnittlich erfasste Varianz

Question 29

Nenne die 2 Kriterien der diskriminanten Validität.

Answer 29

1. Fornell-Lacker-Kriterium | 2. Differenztest

Question 30

Konvergente Validität: | Kriterium 1

Answer 30

INDIKATORRELIABILITÄT - - SMC > 0.4 - - entspricht der Kommunalität

Question 31

Konvergente Validität: | Kriterium 2

Answer 31

Faktorladung sollte immer signifikant sein | - (korreliert hoch mit 1. Kriterium)

Question 32

Konvergente Validität: | Kriterium 3

Answer 32

``` Faktorreliablilität > ,6 - Benötigte Kennwerte für die weiteren Berechnungen - Messfehlervarianz θi - unstandadisierte Ladung λi - Varianz des Faktors φi ```

Question 33

Konvergente Validität: | Kriterium 4

Answer 33

- Durchschnittlich erfasste Varianz > ,5

Question 34

Erfasse das Fornell-Lacker-Kriterium

Answer 34

Das zu schätzende latente Konstrukt muss im Mittel einen höheren Varianzanteil mit den dazuhörigen Indikatoren teilen als mit jedem anderen latenten Konstrukt innerhalb des Modells

Question 35

Erfasse: Χ 2-DIFFERENZTEST

Answer 35

Signifikante Reduktion der Modellpassung, wenn Korrelation =1 (wie? → Varianz der latenten Variablen auf 1) - Durchführung verschiedener KFA jeweils mit Setzung der Korrelationen zwischen zwei Faktoren auf 1.

Question 36

KFA Voraussetzungen?

Answer 36

``` Skalenniveau - Verteilungen - Ausreißer - Kollinearität - Stichprobengröße - ausreichende Anzahl von Indikatoren pro latenter Variable ```

Question 37

Wie werden die KFA Voraussetzungen überprüft?

Answer 37

- Normalverteilung & Ausreißer - Kollinearität - Linearitätsannahme - Modell spezifizieren, Methode wählen, Modell-fit prüfen