Rechner für Strukturgleichungsmodelle

Hier kannst du ein Strukturgleichungsmodell online erstellen und schätzen. Der Rechner verbindet ein visuelles Pfaddiagramm mit lavaan-Modellsyntax und unterstützt Modelle mit gemessenen Variablen, latenten Faktoren, Regressionen, Kovarianzen, indirekten Effekten und Interaktionen beobachteter Variablen. Das Modell wird direkt in deinem Browser berechnet.

So erstellst du ein Strukturgleichungsmodell

1. Gib deine Daten in die Tabelle über dem Rechner ein oder füge sie ein.
2. Wähle die gemessenen Variablen aus, die zu deinem Modell gehören.
3. Füge mit + Faktor bei Bedarf latente Variablen hinzu.
4. Ziehe zwischen Variablen, um Verbindungen zu erstellen. Wähle eine Verbindung aus, um sie als Ladung, Regression oder Kovarianz festzulegen.
5. Wähle die Schätzmethode, den Umgang mit fehlenden Werten und die Skalierung der Faktoren.
6. Klicke auf Modell berechnen, um das Modell zu schätzen und die Ergebnisse anzuzeigen.

Du kannst Variablen frei auf der Zeichenfläche verschieben oder das Modell mit Aufräumen anordnen. Öffne Modellsyntax, wenn du die zugehörige lavaan-Syntax ansehen oder bearbeiten möchtest. Denselben Modelleditor gibt es auch für CFA, Pfadanalyse und SEM-Mediation.

Ergebnisse des SEM-Rechners

Nach der Schätzung gibt der Rechner die Anzahl der Beobachtungen, Konvergenz und Modelldiagnostik, Chi-Quadrat, Freiheitsgrade, CFI, TLI, RMSEA mit 90%-Konfidenzintervall, SRMR und, falls verfügbar, AIC und BIC aus. Die Parametertabellen enthalten Schätzwerte, Standardfehler, p-Werte, Konfidenzintervalle und standardisierte Schätzwerte. Die erklärte Varianz wird als R² für abhängige Variablen und Indikatoren angegeben.

Außerdem listet der Rechner Modifikationsindizes für Verbindungen auf, die im Diagramm ergänzt werden könnten. Füge eine vorgeschlagene Verbindung nur hinzu, wenn sie durch die Theorie hinter dem Modell gestützt wird; ein großer Modifikationsindex allein ist kein ausreichender Grund, ein Modell zu ändern.

Welche Art von Modell möchtest du berechnen?

• Nutze den Rechner für konfirmatorische Faktorenanalyse, um ein vorab festgelegtes Messmodell zu prüfen.
• Nutze den Pfadanalyse-Rechner für gerichtete Zusammenhänge zwischen gemessenen Variablen.
• Nutze den Rechner für SEM-Mediationsanalyse, um indirekte Effekte mit gemessenen oder latenten Variablen zu schätzen.

Schätzmethoden und ordinale Variablen

Wähle für stetige Daten Maximum Likelihood (ML) oder robuste Maximum Likelihood (MLR). MLR schätzt dasselbe Modell mit robusten Standardfehlern und skalierten Fit-Statistiken und ist sinnvoll, wenn stetige Daten von der multivariaten Normalverteilung abweichen. Variablen, die in der Datentabelle als ordinal markiert sind, werden als ordinal modelliert, wenn sie Indikatoren oder abhängige Variablen sind; der Rechner verwendet dann automatisch WLSMV und gibt skalierte Fit-Statistiken aus.

Fehlende stetige Werte können durch den Ausschluss unvollständiger Zeilen oder mit Full-Information-Maximum-Likelihood (FIML) behandelt werden. Bei ordinalen Variablen werden statt FIML alle verfügbaren Wertepaare verwendet.