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2021 | OriginalPaper | Chapter

9. Methoden

Author : Sabrina Pfister

Published in: Vertrauen in die Polizei

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Dieses Kapitel beschreibt die für diese Arbeit relevanten Analysemethoden, nämlich Strukturgleichungs- und Mehrebenenanalysen. Der erste Teil des Kapitels widmet sich der Strukturgleichungsanalyse, wobei zunächst die zugrunde liegenden Methoden der linearen Regression und der CFA behandelt werden. Danach behandelt das Kapitel die Spezifika der SEM und diskutiert anschliessend Gruppenvergleiche und Gütekriterien. Der letzte Teil des Kapitels geht dann auf die MEA ein.

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Footnotes
1
Grundsätzlich verwendet man die folgenden drei Arten von Modellprüfungen. Bei der strikt konfirmatorischen Prüfung wird ein Modell geprüft, wobei die zugehörigen Hypothesen entweder angenommen oder verworfen werden. Bei der konfirmatorischen Prüfung von Modellen werden mehrere, alternative Hypothesen gegeneinander getestet und die am besten passenden verwendet.
Schliesslich wird bei der modellgenerierten Anwendung das theoretische Anfangsmodell schrittweise der Datenstruktur angepasst, um einen Kompromiss zwischen theoretischen Überlegungen und empirischer Datenstruktur zu finden. Entscheidend ist dabei, dass alle Modellmodifikationen begründet werden können. Diese schrittweise Anpassung eines Anfangsmodells an die empirische Datenstruktur ist die in sozialwissenschaftlichen Untersuchungen am häufigsten verwendete Variante (Reinecke 2002) – sie wird auch in dieser Arbeit verwendet.
 
2
Eine Übersicht über 15 Regressionsmethoden ist unter https://​www.​listendata.​com/​2018/​03/​regression-analysis.​html verfügbar.
 
3
Neben reflektiven existieren auch formative Messmodelle, auch Indizes genannt. Die Indikatoren eines formativen Messmodells ergeben mit Linearkombinationen den Index (Weiber & Mühlhaus 2010).
 
4
Als Freiheitsgrade wird die Anzahl der Werte genannt, die sich aus der Differenz zwischen ermittelnden und empirischen Informationen ergibt (Reinecke 2014).
 
5
Für eine genauere Betrachtung, wie sich die Länder zwischen Welle 1 und 2 verhalten, sei auf Davidov (2008) verwiesen, für einen Vergleich zwischen Welle 2 und 3 auf Davidov (2010).
 
6
Es ist aber zu bemerken, dass ausserhalb Europas kaum Untersuchungen dieser Invarianzen existieren.
 
7
Für einen umfassenden Überblick über Vor- und Nachteile einzelner Indizes sei auf Schermelleh-Engel, Moosbrugger und Müller (2003) sowie Reinecke (2014) verwiesen.
 
8
In AMOS wird dies als \(\text {C}_\text {min}\) bezeichnet.
 
9
Über die Mindestanzahl an Fällen auf höheren Ebenen gibt es aktuell keinen Konsens. Stegmueller (2013) untersuchte die Auswirkungen verschiedener Fallzahlen, wobei er feststellte, dass komplexere Modelle grundsätzlich mehr Fälle benötigen. Konkret sind Ergebnisse etwa ab 20 Fälle relativ robust. Weiterhin stellte er fest, dass eine geringe Fallzahl zu Verzerrungen in den Standardfehlern führen kann, sodass dies für Analysen mitberücksichtigt werden muss.
 
10
Grundsätzlich ist es möglich, Mehrebenen-Strukturgleichungsmodelle zu realisieren, wobei aber eine genügend grosse Fallzahl auf höheren Ebenen nötig ist. Diese Fallzahl konnte in dieser Arbeit mit den verfügbaren Daten nicht erreicht werden. Für die MEA wurde ein Index der vier individuellen Werte additiv berechnet und verwendet.
 
11
Eine andere Variante ist die Zentrierung um den Gruppenmittelwert (group mean), dabei werden Variablenbeziehungen innerhalb der Gruppe modelliert (vgl. Hummelsheim et al. 2014).
 
Metadata
Title
Methoden
Author
Sabrina Pfister
Copyright Year
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-35425-1_9

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