Einordnung
Bei vielen Problemstellungen sowohl in der Wissenschaft als auch in der Praxis sind Phänomene von Interesse, die sich einer direkten Messbarkeit auf der empirischen Ebene entziehen, weshalb sie auch als hypothetische Konstrukte oder latente Variable bezeichnet werden. Beispiele für solche hypothetischen Konstrukte sind z. B. Autorität, Angst, Emotion, Einstellung, Intelligenz, Kaufabsicht, Loyalität, Macht, Vertrauen oder Zufriedenheit.
Mit Hilfe von Strukturgleichungsmodellen können sachlogisch und theoretisch fundierte Beziehungsstrukturen (Hypothesen) zwischen latenten Variablen einer empirischen Prüfung unterzogen werden. Zu diesem Zweck müssen einerseits für die hypothetischen Größen geeignete Messmodelle formuliert werden, die sich im Fall von sog. reflektiven Messmodellen mit Hilfe der konfirmatorischen Faktorenanalyse überprüfen lassen. Sind zuverlässige Messmodelle gefunden, so können mit deren Hilfe auch die vermuteten Kausalzusammenhänge zwischen den betrachteten hypothetischen Konstrukten, die in dem sog. Strukturmodell abgebildet werden, empirisch überprüft werden.
Eine ausführliche Darstellung des vollständigen Prozesses der Strukturgleichungsmodellierung incl. weiterer Verfahrensvarianten (z. B. Behandlung formativer Messmodelle; Mehrgruppen-Kausalanalyse; Kausalanalyse mit PLS) sowie weitere Beispiele zu Strukturgleichungsmodellen und Web-Links findet der Leser unter www.strukturgleichungsmodellierung.de.
Verfahrenssteckbrief
| Name des Verfahrens: | Strukturgleichungsmodelle |
| Kernfrage des Verfahrens: | Wie stark ist der Zusammenhang zwischen latenten Variablen (hypothetischen Konstrukten), die sich einer direkten Messbarkeit entziehen? |
| Verfahrenstyp: | Dependenzanalyse |
| Variablenmenge: | geteilt |
| Skalenniveau: | |
| - abhängige Variable | metrisch (endogene latente Variable) |
| - unabhängige Variable | metrisch (exogene latente Variable) |
| - bei ungeteilter Variablenmenge | - nicht relevant - |
| Verfahrensintension: | struktur-prüfendes Verfahren (konfirmatorisch) |
| Verfahrensvarianten: | Kovarianzstrukturanalyse (AMOS) oder varianzanalytischer Ansatz (Partial Least Squares; PLS) |
| Schätzverfahren: | alternative iterative Schätzverfahren |
| Softwarepaket: | AMOS 16.0 (Analysis of Moment Structures) - in SPSS enthalten |
| Prozedurname in SPSS: | graphikorientierte Modellkonstruktion |
| Anmerkungen: | Strukturgleichungsmodelle erfordern die Spezifikation von Messmodellen für die lantenten Variablen sowie eines Strukturmodells, das die Kausalbeziehungen zwischen den latenten Variablen vorgibt. Es können mehrere abhängige (endogene) Variablen mit rekursiven Beziehungen betrachtet werden. |
| Wichtige Begriffe, die in diesem Kapitel erklärt werden: | endogene und exogene Variable; feste, freie und restringierte Parameter; Generalized least-squares (GLS); Goodness-of-Fit-Index (GFI); Identifizierbarkeit von Modellen; latente Variable; Maximum-Likelihood-Methode (ML); Messfehlervariable; Modifikationsindex; Root-Mean-Squares (RM); Unweighted least-squares (ULS) |
