Die Gute der Gutemae

Strukturgleichungsmodelle bieten eine flexible Modellierungsvariante an, die sich auch in den Sozialwissenschaften immer groerer Beliebtheit erfreut. Um die statistische Gute eines Strukturgleichungsmodells zu uberprufen, steht eine Vielzahl von Fit-Indizes, auch als Gutemae oder Fit-Mae bezeichnet, zur Verfugung. Im Kontext der linearen Strukturgleichungsmodellierung erweisen sich vier Fit-Indizes als besonders einschlagig: Der Root Mean Square Error of Approximation"e; (RMSEA), der Tucker-Lewis Index"e; (TLI), der Comparative Fit Index"e; (CFI) und der Standardized Root Mean Square Residual"e; (SRMR). Es handelt sich dabei um vier haufig verwendete Fit-Indizes, die in gangiger Statistik-Software fest implementiert sind. Zwar sollen die verschiedenen Fit-Indizes in gleichem Mae Auskunft uber die Gute des Modells geben, jedoch ergibt sich bei der Analyse eines Strukturgleichungsmodells oft der Umstand, dass die unterschiedlichen Gutemae verschiedene Schlusse bezuglich der Gute des Modells nahelegen. Im Rahmen einer umfassenden Simulationsstudie werden bestimmte Sensitivitaten der genannten Fit-Indizes bezuglich verschiedener Modellspezifikationen untersucht. Ziel dieses Buches ist es, anhand konkreter Handlungsempfehlungen interessierten Anwenderinnen und Anwendern den Umgang mit Fit-Indizes zu erleichtern.