Validität von Faktorwerten in Bayesschen und Maximum Likelihood Konfirmatorischen Faktorenanalysen

• Antragsteller: Professor Dr. André Beauducel
• Fachliche Zuordnung: Persönlichkeitspsychologie, Klinische und Medizinische Psychologie, Methoden
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 456131052

Das übergeordnete Ziel des beantragten Projektes besteht in der Ermittlung von Benchmarks und der Minimierung von Bias von Determinationskoeffizienten als Indikatoren faktorieller Validität von Faktorwerten/Summenskalen, die auf der Grundlage von Bayesschen und Maximum Likelihood Konfirmatorischen Faktorenanalysen ermittelt werden. Der Fokus auf Faktorwerte und Summenskalen ergibt sich aus der Notwendigkeit der Schätzung individueller Ausprägungen auf Faktoren, die sich aus der Zuweisung von Individuen zu Arbeitsplätzen/ Interventionen ergibt. Drei Teilziele sollen in getrennten Simulationsstudien verfolgt werden: Das erste Teilziel besteht im Vergleich der Höhe und des Bias von Determinationskoeffizienten in Konfirmatorischen Faktorenanalysen auf der Basis der Maximum Likelihood Schätzung sowie auf der Basis der Bayesschen Schätzung. Dabei stehen Auswirkungen von Modell-Fehlspezifikationen aufgrund nicht spezifizierter Nebenladungen bei Maximum Likelihood Schätzung im Vergleich zur Spezifikation erwarteter Varianzen von Nebenladungen im Rahmen der Bayes Schätzung im Vordergrund. Neben dem Effekt der Populationsmodelle und der Stichprobengröße wird auch der Effekt kategorialer Daten im Vergleich zu kontinuierlichen, multivariat normalverteilten Daten untersucht. Das zweite Teilziel bezieht sich auf den Effekt der Höhe und des Bias von Determinationskoeffizienten auf Kriteriumsvaliditäten, wie sie anhand von Faktorwerten ermittelt werden können. Hier erfolgt ein direkter Vergleich zwischen der latenten Modellierung von Prädiktor-Kriteriums-Beziehungen mit Hilfe von Strukturgleichungsmodellen und der Modellierung von Prädiktor-Kriteriums-Beziehungen mit Hilfe von Faktorwerten. Dabei soll die für eine hinreichende Ähnlichkeit zwischen latenten und Faktorwert-basierten Beziehungen zwischen Prädiktoren und Kriterien erforderliche Höhe von Determinationskoeffizienten ermittelt werden. Das dritte Teilziel besteht in der Untersuchung der Auswirkung der Höhe des Determinationskoeffizienten auf die Schätzung von Zwischen-Gruppen Mittelwertsunterschieden auf der Basis von Faktorwerten und Summenskalen. Hier werden zunächst Zwischen-Gruppen Mittelwertsunterschiede in Populationen auf latenter Ebene in mehrfaktoriellen Modellen generiert. Anschließend wird untersucht in welchem Ausmaß diese Unterschiede mit Hilfe von Faktorwerten und Summenskalen in Stichproben auf den Faktoren identifiziert werden können, auf denen sie in der Population bestehen. Dabei steht nicht nur die korrekte Identifikation der Zwischen-Gruppen Unterschiede auf den richtigen Faktoren im Vordergrund sondern auch das korrekte Nicht-Auftreten von Zwischen-Gruppen Unterschieden auf Faktoren, in denen in der Population keine Zwischen-Gruppen Unterschiede bestehen. Auch im Rahmen des zweiten und dritten Teilziels werden Maximum Likelihood Schätzung und Bayesschätzung auf der Basis verschiedener Populationsmodelle, Stichprobengrößen sowie kontinuierlicher und kategorialer Daten verglichen. 

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Belgien
• Mitverantwortlich: Professor Dr. Martin Kersting
• Kooperationspartner: Professor Dr. Jonas Lang