Castro-Schilo, L., & Russo, E. (2021). Strukturgleichungsmodellierung: Eine multidisziplinäre Zeitschrift.
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Der Artikel zeigt Schritt-für-Schritt-Beispiele für die Anpassung gängiger Strukturgleichungsmodelle (SEM) mithilfe der SEM-Plattform in JMP Pro Version 16.0. Die in den Analysen des Artikels verwendeten Daten sind im Open Science-Rahmenwerk verfügbar.
Die spezifischen Dateien, die zur Durchführung der Analysen benötigt werden, sind:
OSF_COVID_Threat_Study2.sav
OSF_COVID_Threat_Study3.sav
Die folgenden Videos zeigen die interaktiven und dynamischen Funktionen der SEM-Plattform zum Anpassen konfirmatorischer Faktormodelle, einschließlich der Bewertung der Zuverlässigkeit und Gültigkeit neuer Konstrukte, Pfadanalyse mit latenten Variablen und longitudinalen faktoriellen Invarianzmodellen.
Konfirmatorische Faktorenanalyse
Die Autoren replizieren Analysen eines konfirmatorischen Faktorenmodells zweier neu entwickelter Konstrukte: realistische und symbolische Wahrnehmungen der Bedrohung durch COVID-19 (Kachanoff, Bigman, Kapsaskis & Gray, 2020).
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Bewertung der Zuverlässigkeit und Gültigkeit von Konstrukten
Anhand von Daten aus der zweiten Studie von Kachanoff et al. (2020) wird eine sechsfaktorielle konfirmatorische Faktorenanalyse verwendet, um die Funktion „Messmodell bewerten“ der SEM-Plattform in JMP Pro 16.0 zu demonstrieren. Diese Option bietet Statistiken und Visualisierungen, um die Quantifizierung der Eignung einer neuen Umfrage zur Messung immaterieller Konstrukte zu erleichtern.
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Pfadanalyse mit latenten Variablen
Die Autoren zeigen, wie eine Pfadanalyse mit latenten Variablen anhand der Daten aus Studie 2 von Kachanoff et al. (2020) angepasst wird. Die Pfadanalyse repliziert die wichtigsten Ergebnisse des Originalartikels.
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Längsfaktorielle Invarianz
Dieses Video zeigt die Schritte zur Durchführung longitudinaler faktorieller Invarianzanalysen des Konstrukts der realistischen Bedrohung anhand von Daten aus Studie 3 von Kachanoff und Kollegen (2020).
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HINWEIS: In JMP Pro 18 wurde eine neue Modellverknüpfung für die Längsmessungsinvarianz hinzugefügt, wodurch Modelle noch einfacher angepasst und verglichen werden können.
