Strukturgleichungsmodelle (STATISTIK)
Strukturgleichungsmodelle mit R Pfadanalysen Konfirmatorische Faktoranalyse, Messmodelle Hybride Modelle
Strukturgleichungsmodelle mit R Pfadanalysen Konfirmatorische Faktoranalyse, Messmodelle Hybride Modelle
Kartei Details
Karten | 47 |
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Sprache | Deutsch |
Kategorie | Psychologie |
Stufe | Universität |
Erstellt / Aktualisiert | 09.12.2018 / 13.12.2020 |
Weblink |
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Pfadanalyse
Wenn überprüft wird, ob sich de Pfade zwischen den Gruppen unterscheiden, dann wird nach welchem Effekt gesucht?
Moderator-Effekt
Pfadanalysen
Gruppenvergleiche: Wenn sich der Fit nach Wieder-Freisetzung eines Pfades signifikant verbessert, dann ist das ein Beleg für einen...
Moderator-Effekt der Gruppenvariable ist
Pfadanalysen
Wann sollen standardisierte Parameter miteinander verglichen werden?
Bei Vergleichen innerhalb einer Gruppe
Pfadanalysen
Wann sollen unstandardisierte Parameter miteinander verglichen werden?
Bei Vergleichen zwischen Gruppen
Pfadanalyse
Moderation vs. Mediation. Welche Aussagen sind richtig?
Pfadanalyse
X -> Y1 -> Y2
Was geschieht mit dem Zusammenhang zwischen X und Y2 = cov(X,Y2) nach Konstanthaltung von Y1 bei
a. einer partiellen Mediation?
b. einer vollständigen Mediation?
a. Bei partieller Mediation: der Zusammenhang zwischen X und Y2 wird kleiner als wenn Y1 nicht konstant gehalten wird
b. Bei vollständiger Mediation: der Zusammenhang zwischen X und Y2 wird = 0
Pfadanalyse
Welche Aussagen zum Modellfit sind korrekt?
Pfadanalyse
Ein Modell ist akzeptabel, wenn...
Pfadanalyse
Welcher Test wird für die Statistische Modellprüfung verwendet?
Was genau überprüft dieser Test?
Chi-Quadrat Test
Überprüft, ob sich die mit Hilfe der geschätzten Parameter reproduzierte Kovarianzmatrix signifikant von der tatsächlichen Kovarianzmatrix (der Stichprobe) unterscheidet.
Nicht-Signifikanz ist erwünscht.
Pfadanalyse
Statistische Modellprüfung durch Chi-Quadrat Test. Welche Aussagen sind korrekt?
Pfadanalyse
Wie wird der relative Chi-Wert berechnet?
Wie gross sollte er maximal sein?
Relativer Chi-Wert = Chi-Wert / Freiheitsgrade
sollte < 3 sein
Pfadanalysen
Welche Masse für den Gesamtmodellfit (ohne Modellvergleiche) gibt es?
RMSEA (root mean square error of approximation)
PCLOSE
Pfadanalyse
Masse für Gesamtmodellfit:
In welchem Wertebereich wird der RMSEA angesehen als... ?
a. gut
b. angemessen
c. mässig
d. schlecht
- gut: RMSEA < .05
- angemessen: .05 < RMSEA < .08
- mäßig: .08 < RMSEA < .10
- schlecht: .10
Pfadanalyse
Beschreibe das Mass für Gesamtmodellfit: RMSEA in Bezug auf...
a. Freiheitsgrade
b. Stichprobengrösse
c. Begünstigung von Modellen
a. RMSEA misst die Abweichung von geschätzt & tatsächlich pro Freiheitsgrad (also am Freiheitsgrad relativiert)
b. ist robust gegenüber Stichprobengrösse, jedoch
- je größer N, desto geringer RMSEA, desto schlechter der Modellfit
c. Begünstigt sparsame (parameter-arme) Modelle
- mit zunehmenden Freiheitsgraden wird RMSEA kleiner ausfallen, was aber gut ist, da dieser Indikator möglichst klein sein soll
Wie entstehen hybride Modelle?
Sie entstehen, indem man zwischen den latenten Variablen einer konfirmatorischen Faktoranalyse gerichtete Beziehungen postuliert.
Pfadanalyse
Was untersucht die Pfadanalyse?
Untersucht direkte und indirekte Effekte von gemessenen Variablen.
Keine Kausalität, jedoch können damit theoretisch begründete kausale Beziehungen überprüft werden.
Pfadanalyse
Welches sind die Voraussetzungen für Kausalität?
3Pt.
- X geht Y zeitlich voraus
- eindeutige Kausalrichtung (X->Y), Keine Wechselwirkung
- Beziehung ändert nicht, wenn eine gemeinsame Ursache (externe Variable) konstant gehalten wird.
Pfadanalyse
Welche Vorteile für Pfadanalysen gibt es? (Mit Programmen gerechnet)
3 Pt.
- Enthält Angaben zu indirekten Effekten / Modellfit
- Modellvergleiche möglich (mit/ohne Parameter X, Gruppenvergleiche)
- Nichtrekursive Modelle sind berechenbar (mit korrelierten Messfehlern / Wechselwirkungen). Ist nicht mit Regressionsgleichungen spezifizierbar
Pfadanalyse
Was sind exogene Variablen?
Was sind ihre Eigenschaften?
4 Pt.
- Sind Prädiktoren / Indikatoren
- werden fehlerfrei gemessen
- Auf sie zeigen keine einseitigen Pfeile (Ursachen liegen ausserhalb des Modells)
- Geschätzt werden: Varianzen, Kovarianzen und Mittelwerte (bei hybriden Modellen mit Mittelwertstruktur)
Pfadanalyse
Was sind enogene Variablen?
Was sind ihre Eigenschaften?
5Pt.
- Ist die Zielvariable
- Repräsentiert die Wirkung anderer modellierter Variablen (exogenen/endogenen)
- auf sie zeigen einseitige Pfeile
- Haben einen Fehlerterm
- Geschätzt werden: Fehlervarianzen (= nicht im Modell spezifizierte Ursachen) und Intercepts (bei Hybriden Modellen mit Mittelwertsstruktur)
Pfadanalyse
Welche Effekte ergeben sich bei einem Mediationsmodell?
Wie werden diese berechnet?
- direkter Effekt x -> y
(Korrelation zwischen Prädiktor und Zielvariable) - indirekter Effekt x -> M -> y
Interaktion (Produkt) der Pfadkoeffizienten (des Mediators): a * b - totaler Effekt (x -> y) + (x -> M -> y)
Summe aller direkten und indirekten Effekte
Zusatzinfo: Bei Modell mit 2 Mediatoren, ist der totale Indirekte Effekt die Summe der beiden indirekten Effekte.
Pfadanalyse
Was sind rekursive Modelle?
- Modelle ohne Wechselwirkung (Feedback-Effekt / Rückkoppelung) zwischen endogenen Variablen
- Modelle ohne korrelierte Fehlerterme
Pfadanalyse
Was sind nicht-rekursive Modelle?
- Modelle mit Wechselwirkung (Feedback-Effekt / Rückkoppelung) zwischen endogenen Variablen
--> mathematisch / inhaltlich ist Wechselwirkung ≠ Korrelation - Modelle mit korrelierten Fehlertermen
Pfadanalyse
Ist die Grenze der Modellkomplexität eine notwendige und hinreichende Bedingung für die Identifikation eines Modells?
- für rekursive Modelle?
- für nichtrekursive Modelle?
- für rekursive Modelle notwendige UND hinreichende Bedingung
- für nicht-rekursive Modelle notwendige aber nicht hinreichende Bedingung
Pfadanalyse
Was bedeutet Modell-Identifikation?
Wann ist ein Modell identifizierbar?
- Berechenbarkeit der Parameter
- Identifizierbar, wenn für jeden Parameter ein Schätzer berechnet werden kann
Pfadanalyse
Was bedeutet es für Chi, p-Wert und RMSEA, wenn das Modell...
a. just identified ist?
b. over identified ist?
Wird man in R Modellfitangaben erhalten?
a. just identified --> Chi = 0 / p-Wert = 1 / RMSEA = 0 / Modelfitangaben: NEIN
b. over identified --> Chi > 0 / p-Wert < 1 / RMSEA > 0 / Modelfitangaben: JA
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