Strukturgleichmodelle oder auch Strukturgleichungsanalysen sind den sogenannten Kausalanalysen zuzurechnen. Ihr besonderer Vorteil besteht dabei darin, dass StudentInnen und Ghostwriter der Statistik mit diesen sowohl latente als auch komplexe Variablen in einem Pfadabhängigkeitsmodell berechnen können. Auf diesem Weg sind auch komplexe Systeme mit mehreren latenten Konstrukten einer statistischen Analyse zugänglich. Strukturgleichmodelle haben dabei einen hypothesenprüfenden Charakter, das heißt, Vorannahmen der Forschung im Rahmen von Doktorarbeiten oder Dissertationen lassen sich mit diesen Verfahren überprüfen. Ähnlich wie bei der konfirmatorischen Faktorenanalyse ist aber auch bei Strukturgleichungsanalysen eine intensive Vorarbeit von StudentInnen und Ghostwriter für Statistik erforderlich, denn je nach Umfang des Strukturgleichungsmodells müssen gleich mehrere Wechselwirkungen und deren Richtung zwischen latenten und manifesten Konstrukten eingegeben werden, damit am Ende eine aussagekräftige Analyse entsteht.
Das Ausmaß der dazu notwendigen Vorüberlegungen steigt exponentiell mit der Anzahl der zu analysierenden Konstrukte und Variablen an. Aus diesem Grund kommen StudentInnen in der Regel nicht vor der Masterarbeit, meist sogar erst im Zuge der Dissertation mit diesen Modellen in Kontakt. Zwar gibt es eine Vielzahl an Möglichkeiten, mit denen sich Strukturgleichungsanalysen umsetzen lassen, aber alle Modelle gehen in der Regel von drei festen Vorannahmen aus:
Zur Veranschaulichung ist nachfolgend ein solches Pfadmodell dargestellt, an dessen Ende die Leistungsbereitschaft von MitarbeiterInnen eines hypothetischen Unternehmens modelliert werden soll (latente Variable). Dabei wird davon ausgegangen, dass diese von der Sozialität und der Arbeitsplatzzufriedenheit (beide latente Variablen) moderiert wird. Jede dieser latenten Variablen wird wiederum durch drei oder vier manifesten Variablen repräsentiert. Zusätzlich beeinflussen sich die latenten Konstrukte gegenseitig.
Mithilfe des Strukturgleichungsmodells kann nun untersucht werden, inwiefern sich Sozialität, Arbeitsplatzzufriedenheit und Leistungsbereitschaft der MitarbeiterInnen im Unternehmen gegenseitig beeinflussen. Dafür werden nicht nur die Kennzahlen für jede einzelne latente Variable berechnet, sondern es ist auch möglich, diesen hypothetischen Zusammenhang zwischen den einzelnen latenten Konstrukten zu beschreiben. Strukturgleichungsanalysen können – ähnlich wie bei anderen komplexen Verfahren, wie der explorativen Faktorenanalyse – mit einer Vielzahl an Softwarelösungen durchgeführt werden, aber in der Praxis hat sich erwiesen, dass R beziehungsweise RStudio am besten für derartige Modellierungen geeignet ist. Möglich sind die Berechnungen zwar auch mit SPSS oder Stata, aber R und RStudio bieten hier aufgrund der Packages auch gleichzeitig eine bessere Möglichkeit der Datenvisualisierung.
StudentInnen und Ghostwriter für Statistik, die sich bereits mit Strukturgleichungsmodellen auseinandersetzen mussten, wissen, dass diese Modelle intensive Vorarbeiten erfordern. In der Regel muss vorab eine systematische Literaturrecherche durchgeführt werden. Häufig fällt diese Recherche so umfangreich aus, dass StudentInnen damit eigene Masterarbeiten füllen können, aber derartige Recherchen sind notwendig, um wissenschaftlich fundiert begründen zu können, welche latenten Konstrukte auf welche Weise mit welchen anderen wechselwirken könnten. Wenn Sie vor der Aufgabe stehen, im Rahmen ihres Studiums oder einer Abschlussarbeit ein Strukturgleichungsmodell entwerfen und beschreiben zu müssen, freuen wir uns sehr darauf, Sie bei diesem Vorhaben unterstützen zu können!
Antworten auf komplexe Fragen finden
