Fortgeschrittene Methoden

Bei vielen Problemstellungen sowohl in der Wissenschaft als auch in der Praxis sind Phänomene von Interesse, die sich einer direkten Messbarkeit auf der empirischen Ebene entziehen, weshalb sie auch als hypothetische Konstrukte oder latente Variable bezeichnet werden.

Beispiele für solche hypothetischen Konstrukte sind z. B. Autorität, Angst, Emotion, Einstellung, Intelligenz, Kaufabsicht, Loyalität, Macht, Vertrauen oder Zufriedenheit.

Um hypothetische Konstrukte auch auf einer empirischen Ebene erfassen zu können, müssen diese über geeignete Messmodelle operationalisiert werden. Mit Hilfe der konfirmatorischen Faktorenanalyse (KFA) wird die Operationalisierung hypothetischer Konstrukte geprüft und ggf. auch Abhängigkeiten zwischen mehreren Konstrukten untersucht. Die KFA unterstellt immer sog. reflektive Messmodelle, die ein Konstrukt über empirisch direkt messbaren Variablen (sog. Indikatorvariable) operationalisieren. Die Indikatorvariablen müssen dabei so definiert werden, dass ihre Messwerte jeweils beispielhafte Manifestierungen des betrachteten hypothetischen Konstruktes darstellen.

Im Gegensatz zur explorativen Faktorenanalyse wird bei der KFA die Faktorenstruktur, d. h. die Zuordnung von Indikatorvariablen zu Faktoren, vorgegeben und dann die Stärke des Zusammenhangs durch Schätzung der Faktorladungen geprüft.

Die KFA stellt ein „Spezialfall“ eines vollständigen Kausalmodells dar, da sie „lediglich“ die Messmodelle hypothetischer Konstrukte analysiert. Sie ist integrativer Bestandteil eines vollständigen Strukturgleichungsmodellsmodells (vgl. Kapitel „Strukturgleichungsmodelle“ im Rahmen der komplexen Verfahren) mit dem Fokus auf der Güteprüfung reflektiver Messmodelle. Weiter Beispiele und Web-Links zur KFA und deren Einbindung in den vollständigen Prozess Strukturgleichungsmodellierung findet der Leser unter www.strukturgleichungsmodellierung.de.