Strukturgleichungsmodelle mit R

Auch Strukturgleichungsmodelle mit latenten Variablen lassen sich mit R einfach aufstellen und prüfen. Wir verwenden dazu das Packet "lavaan". Das Paket ist umfassend auf der lavaan-Projekt-Website dokumentiert: http://lavaan.ugent.be/tutorial/index.html

1. Installation

Zunächst wird das lavaan Paket mit folgendem Befehl installiert:

R > install.packages("lavaan", dependencies = TRUE)

Die Installation kann 2 bis 3 Minuten dauern, da eine Reihe von abhängigen Paketen ebenfalls installiert werden müssen.

Mit

library(lavaan)

wird das Paket geladen und kann nun verwendet werden.

2. Konfirmatorische Faktorenanalyse

Das Paket lavaan erlaubt es auf sehr einfache und effiziente Weise Messmodelle und auch vollständige Strukturmodelle zu erstellen. Ein einfaches Messmodell für eine konfirmatorische Faktoranalyse lautet:

Modell <- 'f1  =~ item1 + item2 + item3 + item4 + item5
f2  =~ item6 + item7 + item8 + item9 + item10
f3  =~ item11 + item12 + item13 + item14 + item15 '


Die Zeichenfolge "=~" wird bei lavaan genutzt, um ein Messmodell zu spezifizieren. In diesem Fall werden drei Faktoren (f1, f2, f3) spezifiziert, die mit jeweils 5 Items gemessen werden.

Durch Aufruf des Befehls

fit <- cfa(Modell, data = Daten)

werden die Parameter berechnet, wobei das Objekt "Daten" die Rohwerte enthält.

Mit

summary(fit, fit.measures = TRUE, modindices = TRUE)

werden Parameterschätzungen, Fit-Statistiken und Mofification-Indizes ausgegeben.

Für einen guten Modellfit sprechen:

• CFI > .90 (Der CFI vergleicht das spezifizierte Modell mit dem theoretisch schlechtesten Modell)
• RMSEA < 0,05 (Der RMSEA zeigt an, wie gut sich die Daten mit Hilfe des spezifizierten Modell reproduzieren lassen. Je kleiner die Abweichungen, desto besser)
• RMSR < 0,10 (ähnlich wie der RMSEA, berücksichtigt jedoch nicht die Stichprobengröße für die Bewertung der Abweichung)

Benötigt man die standardisierten Werte:

standardizedSolution(fit)