Warum Strukturgleichungsmodelle anwenden?

Zusammenfassung

Dieses Kapitel beschreibt den Ursprung von SEM als Analysemethode sowie deren Einordnung und Prominenz in der gegenwärtigen quantitativ-empirischen Forschung. Wie gezeigt wird, erschließt sich ihr Nutzen nicht zuletzt daraus, da SEM das lineare Regressionsmodell (oder ANOVA), Pfadanalyse und Faktorenanalyse vereinen. Damit einhergehend werden Grundbegriffe von SEM, wie „Strukturmodell“ (Hypothesen über „kausale“ Zusammenhänge zwischen Konstrukten/Variablen) und „Messmodell“ (Hypothesen über Indikator-Konstrukt-Beziehungen), als auch die Unterscheidung von manifesten und latenten Variablen eingeführt. Veranschaulicht wird diese Unterscheidung über die nötigen Schritte, um ein SEM zu spezifizieren. Diese Schritte zeigen gleichermaßen den idealtypischen Ablauf der empirischen Prüfung von SEM.