Strukturgleichungsmodelle (STATISTIK)
Strukturgleichungsmodelle mit R Pfadanalysen Konfirmatorische Faktoranalyse, Messmodelle Hybride Modelle
Strukturgleichungsmodelle mit R Pfadanalysen Konfirmatorische Faktoranalyse, Messmodelle Hybride Modelle
Fichier Détails
| Cartes-fiches | 47 |
|---|---|
| Langue | Deutsch |
| Catégorie | Psychologie |
| Niveau | Université |
| Crée / Actualisé | 09.12.2018 / 13.12.2020 |
| Lien de web |
https://card2brain.ch/box/20181209_strukturgleichungsmodelle
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| Intégrer |
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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.
