Strukturgleichungsmodell bei kleiner Stichprobe

[whereistthesunshine]

Liebe Community,
ich stehe vor folgenden Problemen:
Meine Dozentin verlangt ein Struktugleichungsmodell von mir in meiner Diplomarbeit bei einer Stichprobe von N=99, was gelinde gesagt schon von vornherein gar nicht gut ist... da SEM für große Stichprobe geeignet sind... aber gut.

Meine Annahmen lauten wie folgt:
Partizipation --> Affektives Commitment (AC)
Kommunikationsqualität --> AC
Qualität der Austauschbeziehung zwischen MA und FK --> AC

Darüber hinaus soll ein weiteres Modell (mit Kommunikationsqualität als Mediator des Zusammenhang von Partizipation und AC) geprüft werden.

Der Fragebogen zu AC hat 15 Items, zu Kommunikationsqualität 8, zu Partizipation 4 und zur Austauschqualität 7. Dies sind sehr viele freie Parameter für eine derart kleine Stichprobe.

Ich habe mich dann dazu entschlossen auf die Methode des Item Parceling zurückzugreifen und Indikatoren zusammenzufassen. Hier tauchte dann mein erstes Problem auf. Welche Faktorenanalyse rechen? Da ich den Konstrukten Eindimensionalität unterstellt habe resultierten meiner Ansicht nach konfirmatorischen Faktorenanalysen mit einem Faktor. Dies berechnete ich in AMOS. Es ist anzumerken, dass ich 3 Itemmissings hatte. In unserer Statistikvorlesung habe ich gelernt, dass AMOS Missing mit Hilfe der FIML schätzt und folglich habe ich ein Häkchen bei Analysis Properties-> Estimates->Estimate Means and Intercepts gesetzt. Leider kann Amos dann weder den Mardia Test noch multivariate Ausreißer anzeigen-oder liegt hier schon mein Fehler?

Dann habe ich die standardisierten Regressionsgewichte (als Faktorladungen interpretiert) betrachtet und analog des Vorgehens von Little et al. (2002) die Parcels gebildet. Somit habe ich weder auf multivariate Normalverteilung überprüft (Bootstrap war auch nicht möglich) noch multivariate Ausreißer kontrolliert. Hier kommt meine Frage: Ist es legitim aufgrund der Ausgangsanzahl an Items für Partzipation zwei Parcels, für die Austauschqualität drei Parcels, für Kommunikation und Commitment vier Parcels zu bilden? Ist die FA das richtige Instrument um die Faktorladungen zu bestimmen (dies ist das einzige Ziel dieses Schritts)?

Wenn ich so vorgehe, dann ergibt sich ein sehr guter ModellFit meines Gesamtmodells. Leider wird jedoch kein Regressionsgewicht signifikant und hinzu kommt, dass zwischen Kommunikation und Commitment ein negativer Zusammenhang angezeigt wird.... hier bin ich für alle Ideen offen, die dies erklären könnten...

Ich danke jedem einzelnen User im Voraus, der sich die Zeit nimmt und eventuell eine Anmerkung/Idee hat!!! Ich bin schlicht verzweifelt...

[Generalist]

Das Thema ist mir fremd, aber es gibt eine Rubrik zu SEM in http://statistik-forum.net/

[whereistthesunshine]

Danke Generalist für die Antwort! Diesen Link kannte ich leider schon und konnte keine Lösung für mein Problem finden
So hoffe ich weiter auf Hilfe in diesem Forum...

[Generalist]

Komisch, ich kann Deine Frage in der dortigen Rubrik zu SEM gar nicht finden?

[whereistthesunshine]

Ich hatte meine Frage dort nicht gepostet... Das werde ich jetzt aber zusätzlich nachholen! Wollte nur mitteilen, dass ich dieses Forum bereits "bearbeitet" hatte und keine Lösung finden konnte...

[drfg2008]

versuchs doch mal hier:

http://spssx-discussion.1045642.n5.nabble.com/


Gruß