Zusammenfassung
Bei praktischen Anwendungen stellt sich häufig die Frage, welche Maßnahmen ergriffen werden können, um eine Modellverbesserung etwa durch bisher nicht berücksichtigte Wirkbeziehungen vorzunehmen. Ein schlechter Modell-Fit gibt keine Auskunft darüber, welche Teile im Modell falsch spezifiziert wurden oder für die schlechte Anpassungsgute des Gesamtmodells verantwortlich sind. Auf der Suche nach Modellverbesserungen ist deshalb eine Prüfung der Messmodelle sowie des Strukturmodells vorzunehmen. Unter Rückgriff auf die vorliegenden Daten werden in Kapitel 11 Hinweise zur Modifikation der Modellstruktur und der im Fallbeispiel aufgestellten Hypothesen unter Verwendung von AMOS mit Hilfe des sog. Modification-Index gegeben. Mit der Modifikation eines Modells aufgrund empirischer Daten wird allerdings die Kausalanalyse zu einem explorativen Instrument und der originär konfirmatorische Weg verlassen.
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Notes
- 1.
Diese Variation wird hier aus didaktischen Gründen vorgenommen, da sich in dem für das Fallbeispiel ursprünglich formulierten Modell keine Hinweise auf Modellverbesserungen mit Hilfe des Modification-Indexes aufzeigen lassen.
- 2.
Der dargestellte Vergleich der beiden Modelle 1) und 2) wurde auf die einfachste Art der getrennten Spezifikation und Berechnung vorgenommen. Die entsprechenden Ergebnisse wurden dann „per Hand“ einander gegenübergestellt. Zum Modellvergleich bietet AMOS auch die Option dies über „Analyze → Manage Models“ in einem Arbeitsbereich vorzunehmen, wobei diese Vorgehensweise zu identischen Ergebnissen führt, dabei aber deutlich komplizierter ist. Weitere Hinweise hierzu finden sich im AMOS-Handbuch (Arbuckle 2012, S. 116 ff.).
- 3.
AMOS gibt unter LO90 und HI90 die untere bzw. obere Grenze des 90 %-Konfidenzintervalls für den ECVI an.
Literatur
Arbuckle, J. L. (2012). Amos™ 21.0 user’s guide. Chicago: SPSS.
Bollen, K. A. (1989). Structural equations with latent variables. New York: Wiley-Interscience.
Jöreskog, K. G., & Sörbom, D. (1983). LISREL: Analysis of linear structural relationships by the method of maximum likelihood, user’s guide, versions V and VI. Chicago: National Educational Resources.
Kaplan, D. (1989). Model modification in covariance structure analysis: Application of the expected parameter change statistic. Multivariate Behavioral Research, 24, 285–305.
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Weiber, R., Mühlhaus, D. (2014). Modifikation der Modellstruktur. In: Strukturgleichungsmodellierung. Springer-Lehrbuch. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-35012-2_11
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