Im Verlauf dieses Seminars soll neben der Einführung in die Theorie und die Hintergründe multivariater Verfahren auch eine Einführung in deren Umsetzung gegeben werden, sodass Sie in der Lage sind, diese Verfahren in Ihrem zukünftigen akademischen und beruflichen Werdegang zu nutzen. Diese Umsetzung möchten wir Ihnen mit lavaan zeigen - dem meistverbreiteten Paket für multivariate Verfahren wie z.B. konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA), Pfadanalyse oder Strukturgleichungsmodellierung (SEM) in R. Das Paket wird derzeit pro Woche ca. 12500 mal herunter geladen; es wird in allen Bereichen der psychologischen Forschung genutzt und wurde in über 23 000 wissenschaftlichen Veröffentlichungen zitiert.
In der letzten Sitzung wurden faktoranalytische Verfahren für Datenexploration behandelt. Die Ergebnisse der EFA sind datengesteuert: welche Items welchen Faktoren zugeordnet werden, wie viele Faktoren genutzt werden, wie stark der Zusammenhang zwischen Item und Faktor ist, das alles sind Dinge, die aus den Daten heraus entschieden werden. In dieser Sitzung betrachten wir das Vorgehen, wenn in der Faktorenanalyse von einem konkreten, theoretisch fundierten Modell ausgegangen wird und dieses anhand empirischer Daten geprüft werden soll. Ganz im Popper’schen Sinn lässt sich nur durch ein solches Vorgehen wissenschaftliche Erkenntnis gewinnen.
In dieser Sitzung beschäftigen wir uns mit Pfadanalysen und Strukturgleichungsmodellen (engl. Structural Equation Modeling, SEM). Diese werden beispielsweise in Werner, Schermelleh-Engel, Gerhard und Gäde (2016, Kapitel 17 in Döring & Bortz, 2016) oder Eid, Gollwitzer und Schmitt (2017) in Kapitel 26 ausführlich beschrieben.
In einer Multi-Sample-Analysis wird in mehreren Gruppen gleichzeitig ein Strukturgleichungsmodell geschätzt. Wir könnten uns bspw. fragen, ob die gleichen Beziehungen zwischen Zeitdruck, Emotionaler Erschöpfung und psychosomatischen Beschwerden, wie wir sie in der letzten Sitzung zu SEM beobachtet haben, gleichermaßen für Männer und Frauen gelten. Im Datensatz StressAtWork der SEM Sitzung ist die Variable sex enthalten. Hier sind Frauen mit 1 und Männer mit 2 kodiert. Wir können diesen wie gewohnt laden:
Sie können den im Folgenden verwendeten Datensatz “StressAtWork.rda” hier herunterladen.