CFA mit AMOS: Grundlagen (deutsche Fassung)

[@juliaulbrich]

Danke für das Video! Es ist sehr gut verständlich und hat mir sehr geholfen. 😊

[@Lara18008xc]

Danke für das hilfreiche Video! Für meine Bachelorarbeit möchte ich gerade ein solches Modell erstellen. Dabei will ich allerdings den Einfluss von einer beobachtbaren Variable auf drei latente Variablen beschreiben, die jeweils durch 5 Faktoren (rechtecke) beschrieben werden. Also ich schaue mir keine Korrelationen zwischen den Faktoren an, sondern nur wie sich die eine Variable jeweils auf die Faktoren auswirkt. Leider bekomm ich bei der Schätzung Werte von 1,07 (der kann ja schon nicht stimmen oder?), 0,15 und 0,58 raus. Dazu passen die ganzen Fit-Indices nicht, also sind entweder viel zu hoch oder zu tief. Das Program schlägt mir allerdings auch keine sinnvollen Verbesserungen vor. Nur das ich Fehlerterme aufeinander beziehen soll und das sich die Variablen zu den jeweiligen Faktoren voraussagen, aber da hattest du ja im Video gesagt das macht keinen Sinn. Wie kann ich da jetzt weiter vorgehen?

[@RegorzStatistik]

Das kann ich nach dieser Schilderung alleine leider nicht beurteilen.

[@Tom13961876]

Vielen Dank für das aufschlussreiche Video! Es hat mir bereits sehr geholfen! Ich habe jedoch noch 2 Fragen. Wieso guckst du nur auf die Indices CFI, RMSEA und SRMR? Gibt es dafür eine bestimmte Begründung? Und die andere Frage wäre, ob es bei den Modification Indices Sinn macht, das Modell anhand der Kovarianzen zu verbessern, wenn man zwei Fehler von Indikatoren verändert (bspw. e8 e9)? In deinem Beispiel sagst du ja, dass es keinen Sinn macht, Fehler von Indikatoren und Faktoren ( e9 Visuell) zu verändern. Ich hoffe du weißt, was ich meine!

[@RegorzStatistik]

Neben dem Chi-Quadrat-Modelltest sind das m.E. so ziemlich die häufigsten Fit Indizes. Quellen könnten sein das Buch von Kline zum Thema SEM sowie der Artikel von Hu und Bentler. Die andere Frage ist mir nicht ganz klar. Es kann sinnvoll sein, Kovarianzen zwischen den Fehlertermen von Items zuzulassen, und es kann sinnvoll sein, Cross-Loadings zuzulassen. Kovarianzen zwischen Itemfehlern und Faktoren machen für mich jedoch theoretisch weniger Sinn.

[@lgemm3528]

Starkes Vdeo! Hilft mir sehr mit der Masterarbeit. WEnn ich ein bestehendes, weit verbreitetes Modell (UTAUT2) um ein Modell einer EFA aus einer zweiten Studie erweitere (aber die Items aus der EFA eher nach Gefühl in die Konstrukte des UTAUT2 gepackt habe, also z.B. 4 Items des UTAUT2 und 1 neues Items basierend auf der EFA, das das Konstrukt "1" erklärt) - muss ich dass dennoch eine EFA rechnen? Oder reicht eine CFA ? (da die Annahmen ja ex ante sind).

[@RegorzStatistik]

Könnte ein Grenzfall sein. Bedingung für CFA ist ja das Vorhandensein von Annahmen, die man prüft. Die haben Sie. Allerdings ist es normalerweise so, dass man seine Annahmen/Hypothesen begründen muss, aus spezifischen theoretischen Überlegungen oder vorherigen empirischen Befunden. "Eher nach Gefühl" könnte da dann zum Problem werden. Insofern m.E. tendenziell eher entweder eine EFA (wenn es wirklich nur "nach Gefühl" ist) oder recht konkrete und mit (theoretischer oder empirischer) Literatur begründete Zuordnung der neuen Items zu den Faktoren - und dann CFA.

[@lgemm3528]

@@RegorzStatistik Genau das ist meine Problematik. Die Annahmen wurden in Studie 2 auf Basis einer EFA formuliert. Jedoch ist die Einordnung in die Konstrukte nicht deckungsgleich (da zum einen Adoptionsfaktoren und zum anderen Kaufmotivationen - sprich per se zwei unterschiedliche theoretische Überlegungen, die sich überlappen- wie auch im Video dargestellt) Genaue Literatur gibt es nicht, die eine eindeutige Einordnung begründen - daher auch die Masterarbeit (Furschubgslücke). Schönes Wochenende!

[@dominik7937]

Vielen Dank für das hilfreiche Video. Ich sitze gerade an meiner Hausarbeit und arbeite an einem Faktor 2ten grades. Dabei habe ich das Problem, dass Amos den Zusammenhang zwischen dem Faktor 2ten gerades und einem der Konstrukte ersten grades auf einen standardisierten Regressionskoeffizienten von 1,13 schätzt. Wenn ich es aber richtig verstanden habe dürfen standardisierte Werte nur zwischen -1 und 1 liegen. Amos gibt jedoch keine Fehlermeldung aus mein Dozent hatte mir erklärt, dass in Heywood cases eine Fehlermeldung ausgegeben wird. Ist der hohe Koeffizient kein Problem, liegt ein Heywood Case vor oder habe ich einen anderen Fehler gemacht?

[@RegorzStatistik]

Sicher bin ich mir nicht, aber ich glaube das kann vorkommen. Eine ähnliche Situation gibt es m.E. bei der multiplen Regression, in der das standardisierte Regressionsgewicht im Regelfall nicht größer als 1 (oder kleiner als - 1) wird, das jedoch in seltenen Ausnahmefällen durchaus vorkommen kann (anders als bei der einfachen Regression, wo das beta nicht größer als 1 werden kann).

[@Julia-k1n5z]

Hallo, vielen Dank für das tolle Video! :-) Wie viele Fit Indices sollten denn erfüllt sein, dass man von einem guten Modell sprechen kann? bzw. wie viele müssen nicht erfüllt sein? Was bedeutet es, wenn selbst nach Anpassungen (z.B. Cross-Loadings) die Indices immer noch nicht erfüllt sind? Kann man in diesem Fall sagen, dass das Modell komplett neu überarbeitet werden muss? Vielen lieben Dank

[@RegorzStatistik]

Dazu gibt es sehr unterschiedliche Ansichten, wie gut der Fit sein muss, damit es noch akzeptabel ist. Ich würde mir z.B. das Paper von Hu & Bentler (1999) nehmen und mich daran orientieren.

[@janagueldenpfennig7201]

Ich habe mein Model genau nach dem Ablauf wie im Video gezeigt erstellt, erhalte aber leider eine Fehlermedung zu meiner Syntax. Wie kann ich meine Syntax bearbeiten, damit ich die Modelschätzungen erhalte? Was könnten mögliche Fehler in der Syntax sein?

[@RegorzStatistik]

Das lässt sich leider nicht beantworten, es gibt dazu einfach zu viele Dinge, die im Rahmen eines SEM-Programms zu irgendwelchen Fehlermeldungen führen können. Die drei möglichen Hauptursachen dürften sein Probleme mit der Modellidentifizierung (ist das modell theoretisch schätzbar), Probleme mit den Daten und Probleme irgendwo bei der Eingabe.

[@janagueldenpfennig7201]

Dankeschön für das schnelle Antworten. Gibt es irgendwo Beispiel Syntax codes für eine CFA? @@RegorzStatistik

[@RegorzStatistik]

@@janagueldenpfennig7201Habe ich noch nicht gesehen - die Beispiele im Internet sind eher graphisch, weil wohl die meisten AMOS mit der graphischen Eingabemöglichkeit nutzen, wie z.B. hier: global.oup.com/us/companion.websites/9780195367621/examples/

[@Julia-k1n5z]

Hallo, vielen lieben Dank für das Video! Leider erscheint bei mir immer "12 Variable are unnamed", obwohl ich bei Object Properties sowohl im Feld "Variable name" und "Variable label" ausgefüllt habe. Ich weiss leider nicht was ich falsch gemacht habe.

[@RegorzStatistik]

Sind alle Fehlerterme auch mit Namen versehen? (siehe ca. ab 7:42 im Video) Sonst fällt mir kein Grund mehr dafür ein.

[@Julia-k1n5z]

Das hat funktioniert :-) Vielen Dank!@@RegorzStatistik