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Übung zur Vorlesung Theorien Psychometrischer Tests I Ulf Kröhne Norman Rose Session 4.

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Präsentation zum Thema: "Übung zur Vorlesung Theorien Psychometrischer Tests I Ulf Kröhne Norman Rose Session 4."—  Präsentation transkript:

1 Übung zur Vorlesung Theorien Psychometrischer Tests I Ulf Kröhne Norman Rose Session 4

2 Agenda Lösung der Aufgaben Fragen zur Vorlesung Üben zu Mplus Matrizen von Mplus Aufgabe

3 Bildung von Testwertvariablen GES7 Erstellung von 4 Indikatoren für eine gemeinsame Skala „Gute-Schlechte Stimmung“:

4 Daten für Mplus vorbereiten GES7 Datei als Tabulator getrennt (*.dat) abspeichern. Nur die Variablen auswählen, die in Mplus analysiert werden sollen. Variablennamen löschen (1. Zeile).

5 Übung „Datensatz“ GES7 - GES7 herunterladen - GES7.sav in SPSS öffnen - Summenscores berechnen: GS_Y1 = t1st09 + t1st32 + t1st29. GS_Y2 = t1st05 + t1st39 + t1st45. GS_Y3 = t1st17 + t1st13 + t1st20. GS_Y4 = t1st62 + t1st36 + t1st25. - Summenscores als Tab-File speichern - Variablennamen entfernen (Reihenfolge prüfen!) - in Mplus verwenden (Modell: vl4_ges7_gs_4ind_kongenerisch.inp)

6 Übung „Modell“ GES7 - vl4_ges7_gs_4ind_kongenerisch.inp herunterladen - in Mplus öffnen - Nachvollziehen: Modell essentiell tau-äquivalenter Tests - Nachvollziehen: Modell paralleler Tests

7 Matrizen von Mplus Motivation: Warum Mplus Matrizen? –Prüfung der Modellspezifikation!!! –Erste Analyse des Mplus Outputs –(tieferes Verständnis der Methode)

8 Übung „StateAnxiety“ - session04_ausgangspunkt.inp herunterladen - session04_stateanxiety.cov

9 Übersicht

10 Grundlegende Matrizen LAMBDA (  ): Ladungen der latenten Faktoren auf die manifesten Variablen (vgl.  11, 21, … 93 ) THETA (  ): Varianzen und Kovarianzen der Residuen manifester Variablen (vgl.  11, …  93 ) PSI (  ): Varianzen und Kovarianzen exogener latenter Variablen bzw. der Residuen endogener latenter Variablen (vgl.   11, …  93 ) BETA (  ): Regressionskoeffizienten / Ladungen latenter auf latente Variablen (vgl.   31,  32 )

11 Weitere Matrizen und Vektoren GAMMA (  ): Regressionskoeffizienten von latenten auf unabhängige manifeste Variablen NU ( ): Mittelwerte/Intercepts manifester Variablen ALPHA (  ): Mittelwerte/Intercepts latenter Variablen ( TAU (  ): Schwellenparameter kategorialer manifester Variablen) ( DELTA (  ): Vektor von Skalierungen manifester abhängiger Variablen)

12 Aufgabe Aufschrieben, wie folgende Matrizen für die Modelle aus der Vorlesung aussehen: –  (Lambda) –  (Theta) –  (Psi) Modelle: –  - kongenerisch, essentiell  - äquvalent, parallel –Befindlichkeitsmessung (1. Zeitpunkt) –Datensatz: GES7 (4 Indikatoren) ges7_GS_4Ind.datges7_GS_4Ind.dat

13 Lösungsansatz 1. Modell aus Vorlesung nachrechnen 2. Tech1 ansehen 3. Matrix aufschreiben Hinweis: Elemente der Matrix immer [Zeile,Spalte] benennen.


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