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6.6.6.2. Lokale Anpassungsmaße
Die globalen Anpassungsmaße geben keinerlei Auskunft über die Güte der Messung von Teilstrukturen im
Messmodell oder Strukturgleichungsmodell. Sie prüfen, wie dargestellt, die Gesamtmodellanpassung, also
sozusagen die Makroebene des Kausalmodells. So kann es passieren, dass zwar das Gesamtmodell gute Fitwerte
aufweist, Teilstrukturen des Modells hingegen Mängel aufweisen. Diese Mängel sind nur mit den lokalen
Anpassungsmaßen aufzudecken. Andererseits sind saubere Messungen der Teilstrukturen keine Gewähr für
einen guten Fit des Gesamtmodells, jedoch erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, ein reliables und valides
Gesamtmodell mit guten globalen Anpassungswerten entwickelt zu haben, wenn die einzelnen Messmodelle und
die in ihnen enthaltenen Indikatoren und Konstrukte stimmig sind.
Daher empfiehlt es sich auch vor Berechnung der globalen Fit-Maße die Messmodelle zu untersuchen. Wie aus
Abbildung 54 (S. 240) hervorgeht, stehen dazu Messverfahren der ersten Generation und der zweiten Generation
zur Verfügung. Beide Verfahrensgruppen werden idealerweise kombiniert und im Wechsel eingesetzt. Den
entsprechenden Leitfaden zur Vorgehensweise bei der Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer
Konstrukte haben HOMBURG/GIERING im Jahre 1996 entwickelt. Wie bei den Standards, die für die
Gütebeurteilung von Kausalmodellen entwickelt wurden, gilt auch hier, dass die Empfehlungen von
HOMBURG und GIERING sich prinzipiell in vielen LISREL-Kausaluntersuchungen im deutschsprachigen
Raum wiederfinden. Auch die vorliegende Untersuchung orientiert sich in den wesentlichen Punkten an diesen
Empfehlungen. Bevor im nächsten Abschnitt – dann jedoch anhand des Gesamtmodells und nicht mehr anhand
des Beispielsmodells - die Modellprüfung auf der Basis der von HOMBURG und GIERING empfohlenen
Ablaufschemas durchgeführt wird, seien die wichtigsten lokalen Anpassungsmaße zur Prüfung der Reliabilität
der kurz dargestellt 19 .
• Verfahren der ersten Generation
o Explanatorische Faktorenanalyse
Bevor die Messtests der zweiten Generation im Zuge der konfirmatorischen Faktorenanalyse durchzuführen
sind, ist es zunächst einmal empfehlenswert, mit Hilfe der Faktorenanalyse eine Verdichtung und
Eliminierung der Zahl der Indikatoren vorzunehmen. Da im Zuge der Entwicklung des IPM ein neues
Messinstrument entwickelt worden ist, liegen keine Vergleichsdaten bzw. Anhaltspunkte für die Struktur
möglicher Einflussfaktoren vor. Der explanatorische Charakter der Faktorenanalyse geht genau von diesem
Punkt aus. Mit Hilfe der explanatorischen Faktorenanalyse wird die Gesamtzahl der aufgrund von Pre-Tests
und sachlogischen Überlegungen in den Fragebogen eingeflossenen Items reduziert und zu einzelnen
Faktoren verdichtet. Ziel ist es mit Hilfe der Extraktion von Faktoren, die statistisch weitgehend voneinander
unabhängig sein sollten, die den Indikatoren zugrunde liegende Faktorstruktur zu ermitteln. Da die
Indikatoren, die nachher einem Faktor zugeordnet werden auch inhaltlich-semantisch aus ein- und demselben
Bereich entstammen sollen, gilt die explanatorische Faktorenanalyse als das Prüfverfahren der ersten
Generation, mit dessen Hilfe Inhalts- und Diskriminanzvalidität sichergestellt werden sollen. Gegenüber
der konfirmatorischen Faktorenanalyse besteht jedoch der nicht zu unterschätzende Nachteil, dass die
Ergebnisse der Analysen und damit die Entscheidung über die Faktorenstruktur und/oder Elimination von
Indikatoren auf der Basis von Faustregeln getroffen werden. Die Gefahr einer Fehlinterpretation ist damit
tendenziell größer als bei Verfahren, in denen die Entscheidung über statistisch nachprüfbare Regeln
getroffen werden. Dennoch ist die explanatorische Faktorenanalyse ein wichtiger Bestandteil des
kausalanalytische Verfahren und wird entsprechend der Empfehlungen von HOMBURG/GIERING an
mehreren Stellen zum Einsatz. kommen.
Es seien in einer Übersicht (Abbildung 55, S. 244) die notwendigen Schritte der explanatorischen
Faktorenanalyse dargestellt :
19 Das Teilmodell zur Niedrigpreiswahrnehmung, welches in den vorherigen Ausführungen als Beispiel gedient haben soll, wird bei der
Betrachtung der lokalen Anpassungsmaße nicht weiter herangezogen, da die lokalen Güteberechnungen besser demonstriert werden können,
wenn eine größere zahl von Indikatoren im Messmodell/in den Messmodellen vorliegen. Dies ist in diesem wenig komplexen Teilmodell
nicht der Fall. Daher sei auf Abschnitt 6.7. verwiesen, in dem das eigentliche, komplexere Kausalmodell dargestellt wird.
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