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Psychologie (Fach) / Vorlesung 9 (Lektion)

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• Festlegung der Indikatoren, der Regression und einer Kovarianz/Varianz Festlegung der Indikatoren =~ gemessen durch (UV  [latente Variablen]=~ AV1+AV2) Festlegung der Regression ~ vorhergesagt durch (AV~UV) Festlegung der Kovarianz ~~ kovariiert (UV1~~UV2) ~~(UV1~~UV1) Varianz
• Varianzen bei lavaan Die Varianz bei UV X1 bezieht sich auf die Varianz der ursprünglichen Variablen X1 Die Varianz bei AV Y1 bezieht sich auf die Residualvarianz, die nicht durch die jeweiligen Prädiktoren erklärt wird. Bei standardisierter Lösung haben alle latenten und manifesten Variablen eine Varianz = 1 Bei unstandardisierter Lösung, damit das Modell lösbar wird, setzt lavaan bei dem ersten aufgeführten Indikator den Regressionskoeffizient = 1 --> dadurch bekommt die lantente Variable die erklärte Varianz von diesem Indikator. eta =~ x1+x2 --> eta bekommt die erklärte Varianz von x1 Die Fehlervarianz für die latenten und manifesten Variablen wurden automatisch mitbestimmt.
• Wie kann man bei lavaan Interzept festlegen? Mit ~1 kann man Interzept/Regressionskonstante festlegen →~1 bedeutet die Vorhersage durch Konstante 1. Die Regressionskonstante/der Interzept wird im Modell mitgeschätzt bzw. für UV wird ihr Mittelwert mitgeschätzt.
• Was sind die Voreinstellungen bei lavaan. Die Fehlervarianz von lantenten und manifesten Variablen werden automatisch mitbestimmt (die Fehlerterme tauchen deswegen beim Input nicht auf) (bei unstandardisierter Lösung) Der Regressionskoeffizient des 1.Indikators wird auf 1 gesetzt --> latente Variable bekommt die erklärte Varianz und die Skala des 1. Indikators Zwischen den latenten UVn wird eine Korrelation angenommen. estimator = "ml"
• Befehle bei lavaan für Strukturgleichungsmodell cfa (): Berechnung konfirmatorischer Faktoranalysen sem (): Berechnung von Strukturgleichungsmodellen (cfa ist eine Spezialfall davon) lavaan(): Verallgemeinerung von sem(), damit kann man multivariate Varianzanalyse berechnen (growth: Wachstumskurve analysieren)
• Wie kann man die Varianz der latenten Variablen auf einen anderen Wert festsetzt (nicht wie in der Voreinstellung die Varianz des ersten Indikators bekommen) Durch die Anweisung NA*x1 hebt man die Voreinstellung (→RK = 1) auf --> Die Ladung des ersten Indikators ist frei zu schätzen --> Dadurch kann man die Varianz der latenten Variablen auf einen bestimmten Wert festsetzen z.B. eta1 =~ NA*x1+x2+x3 eta1~~1*eta1 (Varianz von eta1 wird auf 1 gesetzt)
• Wie kann man zwei oder mehrere Parameter auf einen selben Wert festlegen? Will man mehrere Parameter denselben Wert schätzen, verwendet nan identische Namen für den Parameter z.B. Bei der Spezifikation et1 =~ b*x1 + b*x2+x3 werden für x1 und x2 denselben Wert für die Ladungen geschätzt.
• Warum braucht man bei Lavaan nur eine Minimalmenge von Anweisungen/Befehlen? Wegen der Voreinstellung wird vieles bei lavaan vereinfacht.

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