dc.contributor.author
Geiser, Christian
dc.date.accessioned
2018-06-07T14:41:30Z
dc.date.available
2008-08-18T06:41:09.101Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/271
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-4475
dc.description.abstract
New structural equation models (SEMs) for the analysis of multitrait-
multimethod-multioccasion (MTMM-MO) data are presented. The definition and
psychometric analysis of the models is based on stochastic measurement theory
(Steyer, 1989; Suppes & Zinnes, 1963). The applicability of the new models is
evaluated through a reanalysis of a real MTMM-MO data set and a Monte Carlo
simulation study. In the introduction, an overview of existing SEMs for cross-
sectional MTMM data is provided. The Correlated Trait-Correlated Uniqueness
(CT-CU; Marsh, 1989), Correlated Trait-Correlated Method (CT-CM; Widaman,
1985), Correlated Trait-Uncorrelated Method- (CT-UM), and Correlated Trait-
Correlated (Method Minus One)- [CT-C(M–1); Eid, 2000] models are briefly
reviewed and compared. It is concluded that the CT-C(M–1) model for multiple
indicators per trait-method unit (Eid et al., 2003) is one of the most useful
models currently available for cross-sectional MTMM data. Subsequently, three
different SEM approaches to the analysis of longitudinal MTMM data are
discussed: Cole and Maxwell’s (2003) multi-occasion CU model; Burns, Walsh,
and Gomez’ (2003) Correlated State-Correlated Method model (Burn & Haynes,
2006); and Courvoisier’s (2006) multi-method latent state trait model
(Courvoisier, Nussbeck, Eid, Geiser, & Cole, 2007). It is shown that a general
measurement model for analyzing MTMM data and for analyzing change in MTMM-MO
studies has not yet been developed. Subsequently, basic principles of
classical test theory (Steyer, 1989, Steyer & Eid, 2001) and latent state
theory (Steyer, 1988; Steyer, Ferring, & Schmitt, 1992) are reviewed. These
concepts are used in the formulation of the new MTMM-MO models. Afterwards,
two versions of the Correlated State-Correlated (Method Minus One) [CS-C(M–1)]
model are introduced. These models represent a combination of Eid et al.’s
(2003) multiple indicator CT-C(M–1) model and the correlated state model for
mono-method data (Steyer et al., 1992). A detailed psychometric analysis of
the CS-C(M–1) models is provided. It is then shown how CS-C(M–1) models can be
extended to latent difference models to study inter-individual differences in
intra-individual change over time. The so-called CS-C(M–1) change model
represents a multimethod extension of Steyer, Eid, and Schwenkmezger’s (1997)
true change model (Steyer, Partchev, & Shanahan, 2000). The CS-C(M–1) change
model can be used to study change in different methods simultaneously and to
determine the degree of convergent validity and method-specificity of observed
and latent change scores. In the empirical part, a 3-Step procedure for
analyzing, testing and selecting an appropriate CS-C(M–1) model is presented
and the applicability of the new models is investigated in a reanalysis of a
MTMM-MO data set and a Monte Carlo simulation study. The results show that the
new models are useful to analyze the complex structure of a MTMM-MO matrix
obtained from multiple indicators per construct-method-occasion unit. In the
final part, advantages and limitations of the models as well as detailed
guidelines for potential users are discussed. Furthermore, the new models are
compared with already established methods for analyzing MTMM-MO data and
directions for future research are pointed out.
de
dc.description.abstract
In der vorliegenden Arbeit werden Strukturgleichungsmodelle zur Analyse von
längsschnittlich erhobenen Multitrait-Multimethod-(MTMM) Daten präsentiert,
messtheoretisch analysiert und auf ihre praktische Nützlichkeit hin überprüft.
Die Definition der Modelle erfolgt auf der Basis der stochastischen
Messtheorie (Steyer, 1989; Suppes & Zinnes, 1963). Die Überprüfung der
praktischen Anwendbarkeit der Modelle wird anhand einer Reanalyse von
empirischen Daten sowie einer Monte-Carlo-Simulationsstudie vorgenommen. In
der Einleitung werden zunächst mit dem Correlated Trait-Correlated Uniqueness-
(CT-CU; Marsh, 1989), Correlated Trait-Correlated Method- (CT-CM; Widaman,
1985), Correlated Trait-Uncorrelated Method- (CT-UM) und dem Correlated Trait-
Correlated (Method Minus One)- [CT-C(M–1); Eid, 2000] Modell die bekanntesten
Strukturgleichungsmodelle zur Analyse von querschnittlichen MTMM-Daten
diskutiert (siehe auch Eid, Lischetzke, & Nussbeck, 2006, Eid, Nussbeck, &
Lischetzke, 2006; Geiser, Eid, Nussbeck, & Lischetzke, im Druck). Im Vergleich
erweist sich dabei das CT-C(M–1)-Modell für multiple Indikatoren (Eid,
Lischetzke, Nussbeck, & Trierweiler, 2003) als eines der leistungsfähigsten
derzeit verfügbaren MTMM-Modelle. Anschließend werden verschiedene bereits
etablierte Ansätze zur Analyse längsschnittlicher MTMM-Daten präsentiert. Dazu
zählen das Multi-Occasion-CU-Modell (Cole & Maxwell, 2003), das Multi-
Occasion-CT-CM-Modell (Burns, Walsh, & Gomez, 2003, Burns & Haynes, 2006) und
das Multimethod-Latent-State-Trait-Modell (Courvoisier, 2006; Courvoisier,
Nussbeck, Eid, Geiser, & Cole, 2007). Es wird gezeigt, dass ein allgemeines
längsschnittliches MTMM-Messmodell für multiple Indikatoren und für die
Analyse latenter Veränderung über die Zeit bislang noch fehlt. In einem
weiteren Einleitungskapitel werden die für die Entwicklung der neuen Modelle
benötigten messtheoretischen Grundlagen der Klassischen Testtheorie (Steyer,
1989, Steyer & Eid, 2001) und der Latent-State-Theorie (Steyer, 1988; Steyer,
Ferring, & Schmitt, 1992) besprochen. Anschließend werden zwei Versionen des
Correlated State-Correlated (Method Minus One)- [CS-C(M–1)] Modells
eingeführt, welche Kombinationen aus dem CT-C(M–1)-Modell für multiple
Indikatoren (Eid et al., 2003) und dem Correlated-State-Modell (Steyer et al.,
1992) darstellen. Nach einer messtheoretischen Analyse der CS-C(M–1)-Modelle
wird die Erweiterung zu einem Modell mit latenten Differenzvariablen zur
Untersuchung von interindividuellen Unterschieden in intraindividuellen
Veränderungen über die Zeit vorgestellt. Dieses sogenannte CS-C(M–1)-Change-
Modell stellt eine multimethodale Erweiterung des True-Change-Ansatzes von
Steyer, Eid und Schwenkmezger (1997; Steyer, Partchev, & Shanahan, 2000) dar.
Mit Hilfe des CS-C(M–1)-Change-Modells kann latente Veränderung simultan für
mehrere Methoden untersucht werden. Zudem können die konvergente Validität und
Methodenspezifität von beobachteten und latenten Differenzenscores bestimmt
werden. Nach der theoretischen Analyse der CS-C(M–1)-State- und Change-Modelle
wird die Anwendbarkeit der Modelle auf reale Daten anhand einer umfangreichen
Reanalyse eines längsschnittlichen MTMM-Datensatzes und einer
anwendungsbezogenen Simulationsstudie überprüft. In der Anwendung wird ein
3-stufiger Ansatz zur Analyse, Testung und Selektion von Modellvarianten
vorgeschlagen. Die Ergebnisse beider Studien zeigen, dass sich die Modelle
gewinnbringend zur Analyse von MTMM-MO-Daten einsetzen lassen. Im letzten Teil
der Arbeit werden Vorteile und Einschränkungen der Modelle diskutiert,
detaillierte Hinweise und Tipps für potentielle Anwender gegeben, Vergleiche
zu anderen Ansätzen zur Analyse von längsschnittlichen MTMM-Daten gezogen
sowie Aufgaben und Ziele für die zukünftige Forschung aufgezeigt.
de
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
structural equation modeling
dc.subject
confirmatory factor analysis
dc.subject
longitudinal modeling
dc.subject
latent difference models
dc.subject
latent change analysis
dc.subject
measurement invariance
dc.subject.ddc
100 Philosophie und Psychologie::150 Psychologie
dc.title
Structural equation modeling of multitrait-multimethod-multioccasion data
dc.contributor.contact
christian.geiser@fu-berlin.de
dc.contributor.firstReferee
Prof. Dr. Michael Eid
dc.contributor.furtherReferee
Prof. Dr. Michael Niedeggen
dc.date.accepted
2008-07-15
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000004986-5
dc.title.translated
Strukturgleichungsmodelle zur Analyse von Multitrait-Multimethod-Multioccasion
Daten
de
refubium.affiliation
Erziehungswissenschaft und Psychologie
de
refubium.mycore.fudocsId
FUDISS_thesis_000000004986
refubium.mycore.derivateId
FUDISS_derivate_000000004268
dcterms.accessRights.dnb
free
dcterms.accessRights.openaire
open access