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[Marcio 1045]

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Oktober 3, 2011 bearbeitet von Marcio

[Aldous 9590]

Da meine Chefin total auf Strukturgleichungsmodelle, MPLUS, etc. steht (selbst aber quasi keine Ahnung davon hat)

Für die Note ist es meist gut, im Dunstkreis der Betreuer zu bleiben. Sprich: Such dir Hilfe im Institut.

Für bessere Ergebnisse ist es gut von den eingefahrenen Methoden weg zu gehen und sich extern Tips zu holen.

PS:

Panik kurz vor der Abgabe ist normal.

[Gast Juwelade]

Ich hab keine Ahnung, von diesen ganzen Tests...so tief bin in Statistik nie eingestiegen, aber es gibt ein einfaches Prinzip: Shit in, Shit out. Sprich, wenn deine Daten nichts hergeben, geben sie nichts her.

Wissenschaftlich korrekt wäre in diesem Fall, dass du die Probleme deiner Methodik offenlegst und Potentiale, evtl. nicht getestete Einflussfaktoren oder nötige Zusatzuntersuchungen ansprichst, die den Rahmen deiner Arbeit sprengen. Sprich: Allem was (noch) nicht funktioniert schonmal einen Rahmen geben, Ursachen suchen und Ansätze entwickeln, wie man das angehen könnte ohne zu konkret zu werden.

So funktioniert das doch idR; neue Sachen funktionieren in den seltensten Fällen sofort; wichtig ist, dass du nicht versuchst das zu beschönige oder Ergebnisse zu konstruieren. Eine Dissertation, in der man lesen kann, was alles nicht funktioniert hat bisweilen mehr wert, als eine, die nach dem letzten Strohhalm greift, um Ergebnisse zu bekommen.

Voraussetzung ist, dass du deine Methoden überlegt und korrekt eingesetzt hast.

Vielleicht ein Ansatz

[Killing_Fields 4]

Ist deine Chefin deine Doktormutter? Mir sieht das nach einem Kommunikationsproblem aus. Normalerweise bespricht man doch die Schritt der Diss regelmäßig mit Doktormutter/Vater und plant gemeinsam das weitere Vorgehen. Irgendwas ist da bereits im Vorfeld schiefgelaufen. Gut hilft dir jetzt nicht mehr, aber ich würde auf maximale Transparenz setzen und genau das was du im Forum geschrieben hast offen mit deiner Chefin besprechen. Bin ich während meiner Diss immer gut mit gefahren.

Gruß,

KF

[winu 3]

Vorweg zum Fachlichen: So wie ich das verstehe möchtest du einen Fragebogen entwickeln, der mehrere Subsklalen enthält. Da du das wahrscheinlich auf Basis von theoretischen Überlegungen tust und die Items so konstruiert hast, dass sie auf eine bestimmte Skala laden sollen, bietet sich hier tatsächlich eine konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA) an, die du mit MPLUS rechnen könntest, aber z.B. auch mit AMOS, was deutlich einsteigerfreundlicher ist (du kannst die Modelle "malen" statt alles über Syntax einzugeben). Eine klassische Faktorenanalyse (also ohne die Betrachtung latenter Variablen) mit SPSS wäre in diesem Fall m.E. tatsächlich ein veralteter statistischer Ansatz, zumindest in der Psychologie. Ich würde zur Validierung/Normierung eines Fragebogens also ebenfalls zur CFA raten bzw. wenn es sich um einen Leistungstest handelt zu Verfahren der IRT (ITem Response Theory).

Was mich allerdings wundert: Wenn deine Doktormutter so ein Fan von latenter Modellierung mit MPLUS ist, wieso hat sie dich dann nie darauf hingewiesen, dass das u.U. das Verfahren der Wahl für deine Fragestellung sein könnte? Idealerweise sollte ja jeder Schritt der Forschungsarbeit von den theoretischen Überlegungen über Entwicklung und Feldtest der Items bis hin zur Auswertung ja mit ihr abgesprochen worden sein. Ich würde mir da keinen großen Kopf machen und keine Panik kriegen sondern sie ganz offen darauf ansprechen. Sag ihr doch, dass du bisher klassische Faktorenanalysen gerechnet hast, jetzt aber auf den CFA-Ansatz gestossen bist. Dann wird sie dir schon sagen was sie davon hält. Falls so ein Gespräch mit ihr dir nicht möglich erscheint, liegt m.E. ein relativ ungünstiges Kommunikationsmuster in der Betreuung vor.

In jedem Fall ist es aber m.E. kein Beinbruch erstmal mit SPSS gerechnet zu haben. Du kannst doch sogar beides in deiner Diss darstellen und die Verfahren gegenüberstellen. Im Prinzip würde ich aber sagen lieber valide Ergebnisse mit aktueller Methode (CFA), auch wenn dann evtl. rauskommt, dass dein Fragebogen nicht so funktioniert wie gedacht, als falsche Ergebnisse mit veralteter Methode, die deinen Fragebogen gut darstehen lassen, dir aber in der Disputation und spätestens im Peer Review in der Luft zerrissen werden. M.E. stellt die "Erwünschtheit" der Ergebnisse keine Kriterium für die Bewertung deiner Dissertation da solange du wissenschaftlich alles richtig gemacht hast.

Zuletzt noch zur statistischen Beratung und zu weiterem Rechnen: Auch hier wundert es mich etwas, dass du niemanden aus deiner Abteilung oder aus deinem Graduiertenkolleg zu haben scheinst, der dir hierbei helfen kann. Frag doch einfach mal ein bisschen rum, MPLUS ist eigentlich keine Rocket Science. Was du auch machen könntest, wäre das ganze mit AMOS nochmal zu rechnen. Das ist leichter zu bedienen als Mplus und kann ebenfalls SEM/CFA. Es gibt jetzt auch ein neues sehr einsteigerfreundliches, deutsches MPLUS-Buch (da steht dann auch bisschen was zur CFA-Theorie drin und wie Kennwerte zu interpretieren sind):

http://www.amazon.de/Datenanalyse-mit-Mplu...g/dp/3531163930

ein gutes Buch zur Statistik dahinter, das Verständlichkeit und Tiefgang verbindet, ist auch:

http://www.amazon.com/Principles-Practice-...6817&sr=8-1

Ich bin selbst kein echter Experte in Mplus, aber wenn du möchtest, kannste mir auch nochmal ne PM schreiben mit ner genaueren Beschreibung des Problems und ggf. könnte ich mir auch den Datensatz mal anschauen. Kann aber nicht versprechen, dass ich es lösen kann oder dass ich jetzt so kurzfristig viel Zeit rein investieren könnte, aber mal drüberschauen sollte drin sein.

September 24, 2011 bearbeitet von winu

[Garrincha 3]

Zum Fachlichen kann ich nichts sagen, zum Procedere, wie du Summa kriegst schon. Aber nicht öffentlich. Bei Bedarf gern PN an mich.

September 24, 2011 bearbeitet von Garrincha

[Shao 6431]

Mach beides.

Beschreib zwei verschiedene statistische Modelle, beschreib die entsprechenden Implikationen.

Dann schmeisst du die Werte, die total mau sind, einfach raus in der Interp mit der Begründung auf statistische Ausagefähigkeit und baust deine weitere Diss. auf den Werten auf, die entsprechend nützlich sind für dich.

Damit zeigst du unter anderem auf, dass du methodisch in traditionellen sowie auch entsprechend neuartigen Modellen fit bist, vor allem in der Interp.

Ein Ansatz ist vielleicht etwas grau, aber bei weitem damit nicht invalidiert. Zeigst du eine saubere Umsetzung methodisch auf, ist es nur folgerichtig, schwache Daten zu nennen und dann zu vergessen.

Das Wichtigste daran ist, entsprechend nach der Datenerhebung weiterzuarbeiten die entsprechend nützlich ist. Bist du in Kap. 2 deiner Untersuchung bei einer Faktorenanalyse dabei, die entsprechend gute Ladungen bietet, kannst du in einer tiefergehenden Untersuchung dich weiter darauf beziehen.

Hast du aber Schrott mit mauen Ladungen macht es wenig Sinn darauf ein Modell aufzubauen.

Da du nicht genau andeutest, worum es geht, ist es natürlich schwerer, genau Antworten zu geben. Willst du dich aber weiter auf die Daten beziehen und deine Untersuchung anhand dieser Daten weiter stricken, ist es unumgänglich dass die ersten Faktoren entsprechend stark sind.

[Marcio 1045]

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Oktober 5, 2011 bearbeitet von Marcio