Rechner für konfirmatorische Faktorenanalyse

Mit diesem Rechner für konfirmatorische Faktorenanalyse kannst du ein CFA-Modell online festlegen und schätzen. Nutze die CFA, wenn Theorie oder frühere Forschung bereits vorgeben, welche gemessenen Variablen Indikatoren welches latenten Faktors sein sollen. Der Rechner schätzt das Messmodell und gibt Faktorladungen, Kovarianzen der Faktoren, Fit-Indizes, Konfidenzintervalle und standardisierte Schätzwerte aus.

So berechnest du eine CFA

1. Gib deine Daten in die Tabelle ein und wähle die Indikatorvariablen aus.
2. Markiere die Indikatoren, die zu einem Konstrukt gehören, und wähle + Faktor erstellen, oder füge mit + Faktor einen Faktor hinzu.
3. Benenne den Faktor so um, dass er das gemessene latente Konstrukt beschreibt.
4. Verbinde den Faktor mit seinen Indikatoren und setze jede Verbindung auf Ladung.
5. Füge eine Kovarianz zwischen latenten Faktoren hinzu, wenn die Faktoren korrelieren sollen.
6. Wähle die Schätzmethode und die Skalierung der Faktoren und klicke dann auf Modell berechnen.

Jeder Faktor braucht eine Skala. Standardmäßig fixiert der Rechner die erste Ladung auf 1. Stattdessen kannst du Faktorvarianz = 1 wählen. Der erste Indikator hat daher eine Bedeutung: Prüfe die Reihenfolge der Ladungen im Diagramm oder in der Modellsyntax, bevor du die CFA berechnest.

So liest du die Ergebnisse der CFA

Die Tabelle der Ladungen zeigt, wie stark jeder Indikator mit seinem Faktor zusammenhängt. Die standardisierte Ladung eignet sich, um Indikatoren mit unterschiedlichen Einheiten zu vergleichen. Standardfehler, p-Werte und Konfidenzintervalle beschreiben die Unsicherheit jeder geschätzten Ladung.

Die Modellgüte insgesamt wird mit Chi-Quadrat, CFI, TLI, RMSEA samt 90%-Konfidenzintervall und SRMR zusammengefasst. Diese Maße sollten gemeinsam und im Zusammenhang mit Modell, Stichprobe und Forschungskontext betrachtet werden. Sie sind keine automatischen Regeln für „bestanden“ oder „nicht bestanden“. Modifikationsindizes zeigen möglicherweise fehlende Ladungen oder Kovarianzen, eine Änderung sollte aber nur vorgenommen werden, wenn sie theoretisch begründbar ist.

CFA mit ordinalen Fragebogenitems

Wenn Likert-Items als ordinal behandelt werden sollen, setze ihr Skalenniveau in der Datentabelle auf ordinal. Der Rechner modelliert dann ihre Schwellenwerte und verwendet automatisch WLSMV. Sollen die Indikatoren stattdessen als stetig behandelt werden, lass sie auf dem metrischen Skalenniveau und wähle ML oder MLR.

CFA im Vergleich zur explorativen Faktorenanalyse

Die CFA prüft eine Faktorstruktur, die du vorab festlegst. Die explorative Faktorenanalyse sucht nach einer Faktorstruktur, ohne dass das Ladungsmuster vorher vollständig festgelegt sein muss. Wenn du noch nicht weißt, welche Items zu welchen Faktoren gehören, nutze zuerst den Rechner für explorative Faktorenanalyse. Um ein Messmodell mit gerichteten Pfaden zwischen Konstrukten zu verbinden, nutze den allgemeinen Rechner für Strukturgleichungsmodelle.