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Multivariate Verfahren > VL 11 - konfirmatorische Faktorenanalyse > Flashcards

VL 11 - konfirmatorische Faktorenanalyse Flashcards

1
Q

Was sind latente Variablen?

A

Variablen (psychologische Konstrukte) die nicht direkt gemessen werden

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Q

Was sind beobachtete Variablen?

A
  • auch: Indikatoren o. manifeste Variablen
  • Indikator für eine andere tatsächliche Variable
  • z.B. Wert im Intelligenztest als Indikator für Intelligenz
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3
Q

Was ist die Grundgleichung d. Messfehlertheorie?

A

Beobachteter Wert = true score + Messfehler

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4
Q

Was sind drei Axiome d. Messfehlertheorie?

A
  1. Messfehler ist unsystematisch
  2. über viele Personen hinweg ist der Erwartungswert (Mittelwert) d. Messfehlervariablen = 0
  3. Messfehlervariable & true score - Variable sind unkorreliert
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5
Q

Wie wird die Reliabilität eines beobachteten Werts berechnet?

A

Wahre Varianz/ Gesamtvarianz (=wahre Varianz + Fehlervarianz)

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6
Q

Wie wird eine latente Variable/Faktor in einem Pfaddiagramm dargestellt?

A

Ovale

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7
Q

Wie wird eine manifeste/beobachtete Variable/Indikator in einem Pfaddiagramm dargestellt?

A

Rechtecke

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8
Q

Welche Variable beschreibt die Beziehung zwischen einer beobachteten Variable und der dazugehörigen latenten Variable?

A

Diskriminationskoeffizient/Faktorladung

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9
Q

Was sind zwei Wege die standardisierte Varianz aus Pfaddiagrammen auszurechnen?

A

= Reliabilität + stand. Fehlervarianz

= quadrierte stand. Ladung + stand. Fehlervarianz

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10
Q

Was sind zwei Wege die Reliabilität aus Pfaddiagrammen auszurechnen?

A

= 1- stand. Fehlervarianz

= Ladung quadrieren

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11
Q

Was ist ein eindimensionales Messmodell?

A

1 latente Variable ist für den Zusammenhang d. beobachteten Variablen verantwortlich

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12
Q

Was ist ein mehrdimensionales Messmodell?

A

mind. 2 latente Variablen

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13
Q

Was untersucht die konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA)?

A

die Beziehung von latenten Variablen und ihren Indikatoren

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14
Q

Was untersucht die Pfadanalyse?

A

komplexe Beziehungen zwischen (beobachteten) Variablen

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15
Q

Was untersuchen Strukturgleichungsmodelle?

A

komplexe Beziehungen zwischen latenten Variablen unter Berücksichtigung d. Beziehung v. latenten Variablen u. ihren Indikatoren

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16
Q

Was stellt das Pfaddiagramm dar?

A

Darstellungsmethode, um Modelle der CFA, Pfadanalyse u. LSGM darzustellen

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17
Q

Was wird bei der exploratorischen Faktorenanalyse gesucht?

A

die Faktoren u. die Zuordnung v. Faktoren und ihren beobachteten Variablen

18
Q

Welche Hypothesen werden bei der konfirmatorischen Faktorenanalyse überprüft?

A

es gibt Hypothesen über die zugrundeliegenden latenten Variablen u. ihre Beziehung zu den beobachteten Variablen, die überprüft werden

19
Q

Was ist konvergente Validität?

A

Korrelation zweier Variablen, die mit verschiedenen Methoden das Gleiche erfassen

20
Q

Welche Infos enthält ein Modell d. CFA? (4)

A
  1. Anzahl an Faktoren
  2. Ladungsstruktur
  3. Korrelationen zwischen latenten Variablen u. ggf. zwischen Residualvariablen
  4. ggf. weitere Restriktionen wie Gleichheit von Ladungsparametern o. Fehlervarianzen
21
Q

Was sind die 6 Schritte der CFA?

A
  1. Spezifikation d. Modells
  2. Prüfung d. Identifizierbarkeit
  3. Schätzung d. Modellparameter
  4. Überprüfung d. Modellgüte/Modellgültigkeit
  5. ggf. Modifikation d. Modells
  6. ggf. Vergleich verschiedener Modelle
22
Q

Wann ist ein Modell identifizierbar?

A

wenn alle Parameter eindeutig bestimmt bzw. geschätzt werden können

23
Q

Was sind “verfügbare Informationen” in der CFA? (2)

A
  • Varianzen d. manifesten Variablen
  • Kovarianzen zwischen manifesten Variablen
24
Q

Was sind die unbekannten Parameter in der CFA? (3)

A
  • Varianzen d. latenten Variablen
  • Ladungen d. manifesten Variablen auf den latenten Variablen
  • Korrelationen zwischen latenten Variablen
25
Q

Wann verbessert u. wann verschlechtert sich Identifizierbarkeit?

A
  • verbessert sich durch Hinzunahme weiterer Indikatorvariablen
  • verschlechtert sich durch weitere latente Variablen
26
Q

Wie werden die Freiheitsgrade (df) in der CFA ausgerechnet?

A

Anzahl vorhandener Informationen - Anzahl unbekannter Modellparameter

27
Q

Was sind drei mögliche Identifikationsergebnisse bei der CFA?

A
  • df < 0: Modell ist NICHT identifiziert (under-identified)
  • df = 0: Modell ist identifiziert (just-identified)
  • df > 0: Modell ist überidentifiziert (over-identified)
28
Q

Mit nur welcher Art von Modellen können wir bei der CFA testen wie gut das Modell auf die Daten passt?

A

nur mit überidentifizierten Modellen

29
Q

Was ist die “Fixierung” in der CFA?

A
  • man legt die Skalierung der latenten Variablen fest
30
Q

Was sind zwei bestimmte Konventionen für die Fixierung?

A
  • Varianz jedes Faktors fixieren (auf 1)
  • ODER eine Ladung pro Faktor (auf 1)
31
Q

Was sind “Restriktionen” und was verleihen sie dem Modell?

A

= empirisch überprüfbare Bedingungen
- verleihen dem Modell einen höheren empirischen Gehalt (eher falsifizierbar)

32
Q

Was sind zwei Beispiele von Restriktionen?

A
  • bestimmte weitere Größen werden auf einen bestimmten Wert gesetzt
  • bestimmte Parameter werden gleichgesetzt
33
Q

Welches ist die verbreitete Methode der Parameterschätzung in der CFA?

A

Maximum - Likelihood - Schätzung

34
Q

Die Parameter des Modells werden aufgrund der vorliegenden Daten so geschätzt, dass die vom Modell implizierte Varianz- Kovarianzmatrix… (2)

A
  • die Modellrestriktionen erfüllt
  • der beobachteten Stichproben-Varianz-Kovarianzmatrix möglichst ähnlich ist
35
Q

Was sind 2 Detail-Maße für einzelne Zellen der Varianz-Kovarianz-Matrix?

A
  • Residuen
  • standardisierte Residuen
36
Q

Was sind 5 Gesamtmaße zur Beurteilung der Modellgüte der CFA?

A
  • Root Mean Square Residual (RMSE)
  • Chi² - Test (–> sollte NICHT sign. sein)
  • Closeness-of-fit Koeffizienten (z.B. RMSEA: sollte <0,05 sein)
  • Informationstheoretische Maße (AIC,BIC; sollten klein sein)
  • inkrementelle Fit-Indices (CFI, TLI; sollten groß sein)
37
Q

Wann ist der Likelihood-Ratio-Differenzen Test nur möglich?

A

wenn zwei Modelle ineinander verschachtelt sind

38
Q

Wie hängt Fixierung mit der Identifizierbarkeit zusammen?

A

erst durch die Fixierung wird ein Modell identifizierbar

39
Q

Was ist der Unterschied zwischen Fehlervarianz u. Residualvarianz?

A
  • Fehlervarianz: Varianz bedingt durch Messfehler
  • Residualvarianz: Varianz bedingt durch Messfehler UND variablenspezifische Anteile (die nicht durch die latente Variable erfasst werden)
40
Q

Was sind 2 Daumenregeln d. Identifizierbarkeit?

A
  1. Die Anzahl zur Verfügung stehender Infos muss mind. so groß sein wie die Anzahl zu schätzender Parameter
  2. Für jeden Faktor muss die Ladung mind. 1 manifesten Variable auf einen Wert (ungleich 0) festgelegt o. die Varianz d. Faktors auf einen Wert (ungleich 0) fixiert werden

Multivariate Verfahren (11 decks)

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