Interpretation globaler Fit-Indizes

Fragen und Diskussionen rund um die Statistik und deren Anwendung.
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Mariam
Beiträge: 5
Registriert: 02.05.2013, 09:28

Interpretation globaler Fit-Indizes

Beitrag von Mariam »

Hallo,

ich muss im Rahmen der konfirmatorischen Faktorenanalyse globale Fit-Indizes interpretieren und diskutieren. Mein Modell ist recht einfach. Das Konstrukt besteht mittlerweile nur noch aus 3 Items. (N=147)
Meine Ergebnisse sind die folgenden: SRMS =0,0238; Chi quadrat =4,055; df=1; prob.level = 0,044; RMSEA =0,145; TLI =0,967; CFI =0,989. Außer RMSEA und Chi-Quadrat ist alles ok. Wie ich aus statistik-Literatur rauslesen konnte, wird das Chi-Quadrat ziemlich kritisiert: dass es bspw. sensibel auf eine Nichtnormalverteilung und die Stichprobengröße reagiert. Empfohlen wird bspw. die Kombination von RMSEA und SRMR. Bei mir ist SRMR gut und RMSEA schlecht. Was bedeutet das nun genau für mein Modell? Wie kann ich es rechtfertigen, dass ich trotzdem mit diesem Modell regressieren möchte. Wie kann ich die Limitationen diskutieren. Ich habe in der Literatur nur kurze Definitionen und Aufzählung von Grenzwerten gelesen. Kennt jemand Literatur, die einfach zu verstehen ist (möglichts auf Deutsch), die mir Antworten auf meine Fragen geben kann? Da das Konstrukt aus 3 Items besteht, habe ich den Fehlerterm auf 1 fixiert, da AMOS mir sonst vieles nicht rechnen konnte. Hat das bestimmte Auswirkungen auf meine Ergebnisse? Muss ich dies bei der Interpretation berücksichtigen? Bitte um eine pragmatische Hilfe, wenn es möglich ist. Ich möchte das Ganze nur begreifen

Danke schön :)
Mariam
Beiträge: 5
Registriert: 02.05.2013, 09:28

Beitrag von Mariam »

Nocheinmal die Fakten, die ich gelesen habe, wie es so in der Statistik ist:

es steht: je komplexer ein Modell, umso niedriger die Freiheitsgrade---> was genau bedeutet die Komplexität eines Modells? Wenn bei mir df=1 ist, heißt das , dass mein Modell Komplex ist?

Das Chi-Quadrat ist das Kernstück von RMSEA (ist aus der Formel von RMSEA ersichtlich, ohne dass man den Inhalt verstehen muss). Mein Chi-Quadrat-Wert ist nicht hoch.

Wie ich aus der RMSEA-Formel ersehen kann, liegt der zu große Wert von RMSEA an zu gerringem Freiheitsgrad. (Literatur sagt, Modelkomplexität schlägt sich in Freiheitsgrad nieder).

Ich nehme das Alles auf und weiß dennoch nicht, was es mir Inhaltlich sagen möchte. :(
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