Konfirmatorische Faktorenanalyse

Question 1

Wozu dient die konfirmatorische Datenanalyse?

Answer 1

Zum Prüfen von Hypothesen:

• Theoretische Annahmen zur Zuordnung Item-Faktor
• Annahmen zur Faktorenzahl
• Hypothesen zur Beziehung zwischen den Faktoren

Question 2

Welche sind sind die wichtigsten Symbole der Modellspezifikation?

Answer 2

Viereck (beobachtete, manifeste Variable)
Kreis (latente Variable, Fehlervariable)
beidseitiger Pfeil (Kovarianz oder Korrelation)
einseitiger Pfeil (semipartielles Regressionsgewicht)

Question 3

Welche Möglichkeiten gibt es um ein identifizierbares Modell zu erhalten?

Answer 3

1. Pro Faktor fixieren einer Faktorladung auf 1
2. Fixieren der Varianz der latenten Variablen auf 1
3. Parameterfixierung durch Modellannahmen

Question 4

Was ist der Modellfit?

Answer 4

Der Fit eines Modells gibt an, inwieweit das postulierte

Modell mit den empirisch erhobenen Daten übereinstimmt und ob das Modell ggf. verworfen. werden muss

Question 5

Was gehört zu der inferenzstatistischen Testung?

Answer 5

a) Globaler Signifikanztest für das Modell
b) Lokale Signifikanztests für Parameter
- > Problem: Stichprobengröße (Teststärke des 𝜒2-Tests steigt mit steigender Stichprobengröße an)
- > Fit-Indizes sollen Güte der Passung der Daten mit einem Modell unabhängig von der Stichprobengrößebeurteilen

Question 6

Was wird bei einem approximativem Modellfit angegeben?

Answer 6

Absolute Fit-Indizes

x2/df, RMSEA, CFI, NFI

Question 7

Was wird bei einem Modellvergleich angegeben?

Answer 7

Sparsamkeits Fit-Indizes