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Sprache Deutsch
Stufe Universität
Erstellt / Aktualisiert 15.02.2019 / 21.03.2019
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Erklären Sie den Unterschied zwischen Eindimensionalität und Mehrdimensionalität von Messmodellen? 

Eindimensionalität: Eine latente Variable. 

→ Partialkorrelationen der beobachteten Variablen = 0 (wenn η auspartialisiert wird)

⇒ keine Fehlerkorrelationen 

 

Mehrdimensionalität: Mind. zwei latente Variablen.

→ um Zusammenhänge zwischen beobachteten Variablen erklären zu können 

⇒ Fehlerkorrelationen 

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Nennen Sie zwei Ziele der exploratorischen Faktorenanalyse (EFA).

→ Datenreduktion

Wie viele Dimensionen (latente Faktoren) werden benötigt, um die Zusammenhänge zwischen den beobachteten (manifesten) Variablen zu erklären?


→ Schätzung & Interpretation der Faktoren

Wie können die latenten Faktoren inhaltlich interpretiert werden, die das Konstrukt repräsentieren sollen?

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Was ist die Grundidee der Konfirmatorischen Faktorenanalyse (CFA)?

Die konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA) kann als Erweiterung der eindimensionalen Modelle der KTT auf mehrere latente Variablen angesehen werden

Vorbedingungen:

- Es gibt Wissen darüber, wie viele Faktoren (Dimensionen) gemessen werden sollen

- Es gibt Wissen darüber, wie die zugrundeliegende Faktorstruktur aussieht (d.h. welche beobachteten Variablen zu welchen latenten Variablen gehören)

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Konfirmatorische Faktorenanalyse vs. Explorative Faktorenanalyse erklären! 

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Konfirmatorische Faktorenanalyse → strukturprüfend

Explorative Faktorenanalyse → struktursuchend

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Notieren Sie die Messgleichungen für ein CFA-Modell mit zwei korrelierten Faktoren und drei Indikatoren pro Faktor.

Was bedeuten die Parameter im Modell?

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Für jedes Item eine Messgleichung

αLeichtigkeitsparameter (Achsenabschnitt)

λij Diskriminationsparameter (Faktorladung)

ηlatenter Faktor mit j=(1,...,k)

εMessfehler

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Notieren Sie die Grundgleichung für ein CFA-Modell mit zwei korrelierten Faktoren und zwei Indikatoren pro Faktor. 

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Kompaktdarstellung (Matrix-Notation) im CFA-Modell

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Wann ist ein CFA-Modell identifiziert?

Nennen Sie eine notwendige und eine hinreichende Bedingung zur Identifikation von CFA-Modellen.

Das Modell gilt als identifiziert, wenn die gesuchten Modellparameter (eindeutig) aus den Daten bestimmbar (ableitbar) sind.

Notwendige Bedingung: Keine negativen Freiheitsgrade.

Hinreichende Bedingung: Es muss gezeigt werden, dass alle zu schätzenden Parameter anhand der Varianzen und Kovarianzen der manifesten Variablen berechnet werden können.