1. (VL1) Welche Vorteile haben Strukturgleichungsmodelle (SEM) im Vergleich zur multiplen Regressionsanalyse MRA? A) Messfehler kann berücksichtigt werden B) Kausalhypothesen können überprüft werden C) Der Model-Fit kann überprüft werden D) SEM basiert auf weniger strengen Voraussetzungen E) Die Aufnahme von mehr als einer abhängigen Variablen ist möglich F) Die Abhängigkeit der Beobachtungen kann berücksichtigt werden (von Messfehler) G) Multiple Mediatormodelle können in einem Schritt überprüft werden Lösung: acefg 2. Voraussetzungen SEM (WS 18/19) A) Restriktionen B) mindestens gleiche Anzahl Informationen C) Skalierung latenter Variabeln D) mindestens 4 Indikatoren je lantente Variable E) Residualvarianzen auf 1 fixieren Lösung: bc 3. (VL1) Welche Aussagen treffen im Kontext linearer SEM zu? A) Endogene Variablen sind Variablen in einem Strukturgleichungsmodell, die von mindestens einer der im Modell thematisierten Größen beeinflusst werden. B) Für die Identifizierung eines Messmodells sind drei manifeste Indikatoren ausreichend. ? C) CFI, RMSEA und SRMR als deskriptive Fit-Maße basieren alle auf dem model chi square. D) Strukturmodelle beinhalten immer auch Messmodelle. (Messi der Struktur) = SEM E) In Messmodellen sind die beobachteten Indikatoren immer endogene Variablen. F) In reflexives Messmodellen sind die manifesten variablen immer endogene Variablen. (richtig) (weil kein Kriterium Y) (Ausnahme)) Lösung: abf 4. Richtige Aussagen bezogen auf multiple Gruppenvergleiche (WS 18/19) A) Skalare Invarianz ist eine notwendige Voraissetzung für die Überprüfung von Unterschieden in Zusammenhängen der latenten Variablen. B) Wenn es keine skalare Invarianz gibt, gibt es auch keine metrische. C) Liegt metrische Invarianz vor, kann von einer Vergleichbarkeit der Bedeutung einer latenten Variablen ausgegangen werden. D) Der multiple Gruppenvergleich ist nicht auf den Vergleich von zwei Gruppen (Populationshetrogenität) beschränkt. E) Im Step-Down-Ansatz werden ausgehend vom restriktivstem Modell sukzessive Modellparameter freigesetzt, um die unterschiedlichen Formen von Messinvarianz und Populationshetrogenität zu überprüfen. Lösung: de 5. (VL1) Ein Forscher rechnet ein komplexes SEM mit gerichteten Beziehungen, N = 500 (?) Aussagen zur Modellgüte Chi-quadrat = 455.87, df = 133, p <.001, CFI .95, RMSEA .024, SRMR .043 (2x, auch WS18/19) A) Der Modell-Fit deutet darauf hin, dass die Modellgüte angemessen ist B) Der Modell-Fit deutet daraufhin, dass es keine vergleichbar guten Alternativen gibt (S.12) C) Kausalität ist belegt D) Modell-Fit deutet darauf hin, dass sich auch unabhängige Stichproben mit dem Modell bestätigen lassen (Regression) E) Der Forscher sollte auch plausible äquivalente Modelle diskutieren (S.36) Lösung: ae 6. (VL1) Welche der folgenden Aussagen bezogen auf die Identifikation von SEM sind richtig? A) Durch die Einführung von Restriktionen (Fixierung von Modellparametern) lässt sich Modellidentifikation herstellen B) Eine notwendige Bedingung für Modellidentifikation ist eine mindestens gleiche Anzahl an Informationen wie an zu schätzenden Parametern? C) Eine notwendige Bedingung für Modellidentifikation ist die Skalierung der latenten Variablen S. 18) D) Notwendige Bedingung für die Modellidentifikation ist die Verwendung von mindestens 4 Indikatoren für jede latente Variable. (3) E) Zur Identifikation eines Modells werden die Residualvarianzen auf 1 fixiert (S 18) F) Eine notwendige Bedingung ist, dass die Anzahl der Freiheitsgrade positiv ist (S. 20 o ist nicht positiv) G) Eine notwendige Bedingung ist die Verwendung von mehr als einer latenten Variablen in einem ... Lösung: abc 7. (VL1) Eine Forscherin hat eine englischsprachige Fragebogen-Messung "Hexaco der Persönlichkeit" ins Deutsche (mit 6 grundlegenden Persönlichkeitsfaktoren - waren hier nun aufgelistet - ) mit je 10 Items erfasst. Sie hat mittels des Fragebogens N=500 Männer und Frauen befragt und möchte mit einer Maximum-Likelihood Faktorenanalyse die faktorielle Struktur des Fragebogens prüfen. Welche Aussagen sind korrekt? A) ML lässt sich durch den relativen Fit Wert (Vergleich mit alternativen Modellen im Hinblick auf die Faktorenanzahl) abschätzen (s21) B) ML lässt den absoluten Fit des angegebenen Modells (6 Faktoren) abschätzen. (z.B. RMSEA) C) Die Stichprobengröße ist angemessen für ML D) Eine konfirmatorische Prüfung der faktoriellen Struktur mittels CFA kann bei guter Modellpassung X² Test des angenommenen Modells (6 Faktoren) in ML verzichtet werden E) Eine angemessenen Modellpassung (nicht signifikanter X² Test) basierend auf Daten der Gesamtstichprobe zeigt eine Passung der angenommenen faktoriellen Struktur (6 Faktoren) sowohl bei den Frauen wie auch bei den Männern. Lösung: abc 8. (VL1) Eine Forscherin möchte ein Messmodell mit zwei latenten Variablen mit je zwei Indikatoren mit einer konfirmatorischen Faktorenanalyse prüfen. Welche der folgenden aufgelisteten Modellspezifikationen sind für die Modellidentifikation notwendig? A) Die Kovarianz zwischen den beiden latenten Variablen muss als freier Parameter geschätzt werden. B) Die Ladung der Indikatoren auf den Residuen muss auf 1 fixiert werden, wenn gleichzeitig die Varianzen der Residuen geschätzt werden sollen. C) Die Varianz der beiden latenten Variablen und jeweils die Ladung eines Indikators muss auf 1 fixiert werden. D) Eine Überidentifizierung des Modells unter Verwendung der üblichen Modellfixierungen ist nicht möglich. E) Die Varianz der beiden latenten Variablen oder jeweils die Ladung eines Indikators muss auf 1 fixiert werden. Lösung: abe 9. (VL2) Welche der folgenden Aussagen bezogen auf den multiplen Gruppenvergleich sind richtig? A) ? B) Skalare Messinvarianz ist eine notwendige Voraussetzung für eine Überprüfung von Unterschieden in den Zusammenhängen der latenten Variablen. (S.8) C) Wenn keine skalare Messinvarianz vorliegt, kann auch keine metrische Messinvarianz vorliegen. (s. 8) gleiche (Intercept Reihenfolge) (Folie 11 Seite 8) D) Liegt keine metrische Messinvarianz vor, kann auch nicht von einer Vergleichbarkeit der Bedeutung einer latenten Variablen ausgegangen werden. Folie 8 Seite 4 E) Liegt metrische Messinvarianz vor, kann nicht (falsch) von Vergleichbarkeit der latenten Variablen ausgegangen werden (Seite 4 Folie 8) F) Liegt metrische Messinvarianz vor, kann von einer Vergleichbarkeit der Bedeutung einzelner Variablen ausgegangen werden. Seite 8 G) Der multiple Gruppenvergleich ist auf den Vergleich von zwei Gruppen beschränkt. (mehr) H) Der multiple Gruppenvergleich ist nicht auf den Vergleich von zwei Gruppen (Populationen) beschränkt. I) Im Step-Up-Ansatz (alle Ristrektionen auf 1, gesetzt und werden nach und nach abgebaut) werden ausgehend vom restriktivsten Modell sukzessiv Modellparameter freigesetzt, um die unterschiedlichen Formen von Messinvarianz und Populationsheterogenität zu prüfen. J) Im Step-down-Ansatz (keine Ristrektionen) werden ausgehend von dem restriktivsten Modell sukzessiv Modellparameter freigesetzt, um die unterschiedlichen Formen von Messinvarianz und Populationsheterogenität zu überprüfen. (Nach und nach eine Restriktion weg) Lösung: dehj 10. Was bedeutet Messinvarianz? A) Misst das Messinstrument in unterschiedlichen Populationen das Gleiche? B) Repräsentieren die latenten Variablen das gleiche Merkmal in den betrachteten Populationen? C) Gibt es Unterschiede in der Ausprägung in den Faktoren zwischen den Populationen D) Gibt es Unterschiede in der Beziehung zwischen den Faktoren (latenten Variablen) zwischen den Populationen? E) Bezieht sich auf die Messstruktur des Modells (d.h. die Parameter des Messmodells) F) Bezieht sich auf die Parameter der latenten Variablen Lösung: abe 11. Welche Formen von Messinvarianz sind Voraussetzung für welche Formen von Populationheterogenität? A) Metrische Invarianz ist Voraussetzung für den Vergleich der absoluten Ausprägung in den latenten Variablen B) Metrische Invarianz ist Voraussetzung für den Vergleich der Beziehungen zwischen latenten Variablen C) Skalare Invarianz ist Voraussetzung für den Vergleich der absoluten Ausprägung in den latenten Variablen D) Skalare Invarianz ist Voraussetzung für den Vergleich der Beziehungen zwischen latenten Variablen Lösung: abc 12. Wenn geprüpft werden soll, ob die Items in den verschiedenen Populationen die gleiche Funktion haben, wird welche Form der Messinvarianz benötigt? A) Konfigurale Messinvarianz B) Metrische Messinvarianz C) Skalare Messinvarianz Lösung: c 13. Welch Möglichkeiten der Modellidentifikation gibt es bei Berücksichtigung der Mittelwertstruktur? A) Fixierung des latenten Mittelwertes auf 0 B) Fixierung des Intercepts eines Indikators auf 1, wodurch der latente Mittelwert den Mittelwert dieses Indikators übernimmt C) Fixierung des latenten Mittelwertes auf 1 D) Fixierung des Intercepts eines Indikators auf 0, wodurch der latente Mittelwert den Mittelwert dieses Indikators übernimmt Lösung: ad 14. Wie ist das Vorgehen zur Modellidentifikation beim multiplen Gruppenvergleich? A) Datengrundlage sind die Varianz- Kovarianzmatrizen und die Mittelwertsvektoren aus den verschiedenen Gruppen B) Die Modellparameter werden unter Vorgabe von Gleichheitsrestriktionen simultan geschätzt C) Die Modellparameter werden unter Vorgabe von Gleichheitsrestriktionen nacheinander geschätzt D) Es wird nach einem Parameter gesucht, der auf beide Varianz-Kovarianzmatrizen passt, wodurch insgesamt ein unbekannter Parameter weniger geschätzt werden muss E) Es wird nach einem Parameter gesucht, der für eine der beiden Varianz-Kovarianzmatrizen einen perfekten Fit aufweist, wodurch insgesamt ein unbekannter Parameter weniger geschätzt werden muss F) Modellvergleich mittels des Chi-Quadrat- Differenzentest verglichen: Wird dieser signifikant, Entscheidung für das weniger restriktive Modell Lösung: abdf 15. (VL2) Welcher der folgenden Aussagen bezogen auf den Vergleich genesteter Modelle im Rahmen von SEM sind richtig? A) Ein signifikanter Chi-Quadrat-Differenzentest spricht für das weniger restriktive Modell. (Folie 20, Seite 17) B) Werden Modelle mit einer unterschiedlichen Anzahl an Variablen verglichen, handelt es sich nicht um einen genesteten Modellvergleich. C) Der Chi-Quadrat-Differenzentest kann nur bei genesteten Modellen verwendet werden. D) Genestete Modelle ergeben sich durch Respezifikationen von Modellparametern. (Folie 48 V1 Seite 35) E) Mit dem Vergleich von genesteten Modellen kann die statistische Bedeutsamkeit von spezifischen Modellparametern geprüft werden (Folie 47 S. 35) F) Genestete Modelle ergeben sich, indem die Richtung von gerichteten Beziehungen umgekehrt wird Lösung: abcde 16. (VL3) Studie von Bub, McCartney, Willet (2007) Veränderungen im Problemverhalten (gemessen an internalisierendem und externalisierendem Verhalten von Kindern) und dessen Konsequenz für die kognitive Fähigkeit und Schulleistung nach 1. Schuljahr. Längsschnitt, N=882. Für Auswertung und Beantwortung, wurde latentes Wachstumsmodell verwendet. Was ist korrekt? A) Es gibt im Durchschnitt keine Veränderung in internalisierten und externalisierten Problemverhalten B) Es gibt signifikante interindividuelle Unterschiede in der Veränderung im internalisierenden und externalisierenden Problemverhalten C) Es gibt KEINE interindividuellen Veränderungen im internalisierenden und externalisierenden Problemverhalten zum ersten Messzeitpunkt D) Veränderung im internal. Problemverhalten hat einen signifikanten Einfluss auf kognitiven Fähigkeiten nach dem 1. Schuljahr. E) Veränderung im internal. Problemverhalten hat signifikanten Einfluss auf die Schulleistung nach dem 1. Schuljahr. Lösung: bd 17. (VL3) Stürmer und Simon (2004) haben den Zusammenhang zwischen kollektiver Identifikation mit einer sozialen Bewegung (identification with the social movement organisation) und kollektivem Verhalten (participation in collective protest bzw. organisational partizipation) untersucht. Die Annahme war, dass Identifikation mit der sozialen Bewegung die Beteiligung am kollektiven Verhalten vorhersagt: Je höher die Identifikation, desto ausgeprägter das kollektive Verhalten. Sie haben zwei kleine Stichproben (N=125 und N=74) zu zwei Messzeitpunkten in ein CLM aufgenommen. Höhere Werte in den Skalen, gehen mit höheren Ausprägungen in den Merkmalen einher. A) Kollektives Verhalten hat keinen Einfluss auf die Identifikation mit einer sozialen Bewegung B) Die Identifikation mit einer sozialen Bewegung zum ersten Messzeitpunkt geht mit einem höheren Ausmaß an kollektiven Verhalten zum 2. Messzeitpunkt einher C) Kausaler Effekt von Identifikation auf kollektives Verhalten wurde bestätigt D) Der Schätzer für den Cross- Lagged-Effekt von Verhalten auf Identifikation ist signifikant kleiner als der Schätzer für den Effekt von Identifikation auf Verhalten in der Stichprobe "organizational-partizipation". E) Der Schätzer für den Cross Lagged Effekt für Verhalten auf Identifikation beträgt in der Stichprobe "collective-protest" .13 Lösung: be 18. (VL3) Stürmer und Simon (2004) haben den Zusammenhang zwischen kollektiver Identifikation mit einer sozialen Bewegung (identification with the social movement organisation) und kollektivem Verhalten (participation in collective protest bzw. organisational partizipation) untersucht. Die Annahme war, dass Identifikation mit der sozialen Bewegung die Beteiligung am kollektiven Verhalten vorhersagt: Je höher die Identifikation, desto ausgeprägter das kollektive Verhalten. Sie haben zwei kleine Stichproben (N=125 und N=74) zu zwei Messzeitpunkten in ein CLM aufgenommen. Höhere Werte in den Skalen, gehen mit höheren Ausprägungen in den Merkmalen einher. A) Kollektive Verhalten hat Einfluss auf Identifikation mit sozialen Bewegungen. B) Identifikation mit sozialen Bewegungen zum 1. MZP ist höher als das Ausmaß an kollektivem Verh. zum 2. MZP C) Kausaler Effekt von Identifikation auf kollektives Verhalten wurde bestätigt. D) Schätzer für Cross Lagged Effekte von Verhalten auf Identifik. ist signifikant kleiner als der Schätzer des Effekts von Identifikation auf Verhalten. E) Der Schätzer des Cross Lagged Effekts für Verhalten auf Identifikation in der Stichprobe kollektive Partizipation ist .13. Lösung: ae 19. (VL3) Latentes Wachstumskurvenmodell A) Bedeutsame Varianz in dem Latenten Slope-Faktor zeigt interindividuelle Unterschiede (zwischen den Personen) in der Veränderung im Wohlbefinden innerhalb des Menschen B) Bedeutsame Varianz in dem latenten Intercept-Faktor zeigt interindividuelle Unterschiede im mittleren Ausmaß (nur negativ oder positiv) an Wohlbefinden über die Studienzeit hinweg. C) Für die Ladungen der Indikatoren auf dem latenten Slope-Faktor wählt die Forscherin die Werte 0 für den Indikator zum ersten Messzeitpunkt, 1 für den Indikator zum zweiten Messzeitpunkt, 2 für den Indikator zum dritten Messzeitpunkt und 3 für den Indikator zum vierten Messzeitpunkt. Sie hat somit ein lineares Wachstum spezifiziert. Sie hat somit ein lineare(s) (Veränderung) Wachstum spezifiziert. (VL. 3Seite 17) D) Die Ergebnisse ergeben einen signifikant von Null abweichenden positiven Wert (latenter Mittelwert) für den Slope- Faktor. (Auch die Varianz in dem Slope-Faktor weicht signifikant von Null ab. Somit zeigt sich bei einigen Studierenden eine stärkere Zunahme im Wohlbefinden, bei anderen eine schwächere Zunahme. (Veränderung variiert zwischen den Studenten) E) Kovarianz zwischen Intercept und Slope-Faktor ist Null. Wird die in der Antwortoption C verwendete Parametrisierung für den Slope-Faktor verwendet, zeigt diese Kovarianz an, dass die Veränderung im Wohlbefinden unabhängig von dem Ausmaß an Wohlbefinden zum ersten Messzeitpunkt ist. (1 Messzeitpunkt 170 groß kein Slope, Veränderung ist zunächst unabhängig). Lösung: ace 20. (VL3) Welche der Aussagen in Bezug auf längsschnittliche SEM sind richtig? A) Cross-lagged-Modelle eignen sich besonders für die Untersuchung der zeitlichen Beziehungen zwischen Variablen. (kann nur zeitliche Beziehung zwischen Variablen) B) Absolute Veränderungen in den Variablen werden in Cross-lagged-Modellen nicht direkt abgebildet. (auch: „nicht berücksichtigt“) keine Mittelwertsinfos deswegen keine absolute C) Latente Wachstumskurvenmodelle und Latent-Change-Modelle (immer 2 Messzeitpunkte) eignen sich besonders für die Untersuchung interindividueller Unterschiede in der Veränderung in einer Variablen. (Intra- und interindividuelle Unterschiede, mindestens 3 Messzeitpunkten) D) Im Rahmen von Latent-Change-Modellen können keine Aussagen über die genaue Form der Veränderung ( nur Wachstumsmodell) getroffen werden. (dafür latente Wachstumskurvenmodelle) S.22 VL3 E) Für die Identifikation von Latent-Change-Modellen sind mindestens 3 Messzeitpunkte notwendig. (immer zwei Messzeitpunkten T1 und T1) VL 3S. 19) F) Latente Wachstumsmodelle und Latent-Change-Modelle berücksichtigen individuelle Unterschiede in Veränderung der Variablen (innerhalb einer Person) beide richtig G) Latente Wachstumsmodelle haben mindestens 3 Messzeitpunkte (bei linearen Veränderungen mindestens 3, 4) bei noch komplexeren Modellen) Seite 18 Folie 21) Lösung: abcdfg 21. Umgang mit fehlenden Werten A) Bei einem kleinen Anteil (Kleiner 5%) ist listenweiser Ausschluss akzeptabel B) Das Ersetzen fehlender Werte durch den Stichprobenmittelwert führt zu einer Vergrößerung der Varianz in der Variablen C) Single Imputations-Verfahren berücksichtigen nicht die Unsicherheit in der Schätzung fehlender Werte D) Bei FIML werden fehlende Werte durch ML Schätzer ersetzt E) MI erfordert sehr große Stichproben Lösung: ac 22. Welche Aussagen in Bezug auf Verfahren zum Umgang mit fehlenden Werten sind richtig? A) MAR bedeutet, dass nach Kontrolle von zusätzlichen beobachteten Variablen das Auftreten von fehlenden Werten weder von der Ausprägung der Variablen selbst noch der Ausprägung anderer Variablen im Datensatz abhängt. B) MAR heißt, dass der Fehlende Wert nicht nur von der Ausprägung in X, sondern auch von der Ausprägung in Y unabhängig ist C) Fehlende Werte alleine führen zu einer verzerrten Schätzung der Standardfehler. D) Von den klassischen Verfahren zur Behandlung fehlender Werte sollte allein der paarweise Ausschluss zur Anwendung kommen. E) Imputationsbasierte Verfahren zur Behandlung fehlender Werte sind generell zu empfehlen. F) Fallweiser und paarweiser Ausschluss setzen MCAR voraus. Lösung: af