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o Durchschnittlich erfasste Varianz eines Faktors (DEV)
Ein weiterer wichtiger Prüfwert zur Erfassung, wie gut ein Faktor durch seine Indikatoren gemessen wird, ist
die Ermittlung der durchschnittlich erfassten Varianz (DEV) eines Faktors. Sie errechnet sich aus der
Addition der Indikatorreliabilitäten aller einem Faktor zugeordneten Indikatoren geteilt durch die Anzahl der
diesem Faktor zugeordneten Indikatoren. Die Formel für die DEV lautet :
DEV (ξ j ) =
Σ λ 2 ij Φ jj
i
Σ λ 2 ij Φ jj + Σ θ ii
i
i
Auch bei der DEV liegt der normiert Bereiche zwischen 0 und 1.
► Der kritische Schwellenwert, ab der ein Faktor als ausreichend gut durch seine Indikatoren repräsentiert
wird liegt nach der Empfehlung von HOMBURG/BAUMGARTNER bei der durchschnittlich erfassten
Varianz ab ≥ 0,50.
Insgesamt gelten Faktoreliabiltät und DEV im Vergleich zur Indikatorreliabilität als die wichtigere
Prüfwerte 21 . Es gilt jedoch auch dass, was in der Diskussion der Item-to-Item-Korrelation herausgestellt
wurde : die Indikatorreliabilität besitzt eine gute Funktion als Ausschlusskriterium für „schwache“
Indikatoren. Die eigenen empirischen Test haben ergeben, dass die Elimination von Indikatoren auf Basis der
Messungen der Indikatorreliabilität wesentlich konsistentere Ergebnisse im Hinblick auf die „Stärkung“ der
Faktoren bzw. Konstrukte erbracht hat als die Elimination von Indikatoren auf Basis der Item-to-Item-
Korrelation. Bei allen untersuchten Konstrukten erbrachte ein Ausschluss von Indikatoren auf Basis der IR
eine Verbesserung der Prüfwerte der Faktorreliabilität und DEV. Hingegen hätte ein Ausschluss von
Indikatoren auf Basis der Item-to-Item-Korrelation in einigen Fällen bedeutet, Indikatoren zu verlieren, die
im Zuge der konfirmatorischen Faktorenanalyse einen wichtigen Erklärungsbeitrag leisten. Faktorreliabilität
und die durchschnittlich erfasste Varianz werden nicht nur zur Prüfung der Reliabilität herangezogen,
sondern – zusammen mit dem t-Test (siehe folgende Seite) – auch zur Prüfung der Konvergenzvalidität der
dem Faktor zugeordneten Indikatoren (HOMBURG/GIERING 1996, S. 11).
o Fornell/Larcker-Kriterium
Mit Hilfe des Fornell/Larcker-Kriterium ist es möglich, die Diskriminanzvalidität der einzelnen Faktoren
und Konstrukte (wenn ein-faktoriell) zu prüfen. Dazu nimmt man die Matrix der quadrierten Korrelationen je
Faktor und stellt die gewonnen Werte der DEV jedes einzelnen Faktors gegenüber. Ein Faktor weist dann
eine ausrechende Diskriminanz und damit statistische Unabhängigkeit gegenüber allen anderen Faktoren auf,
wenn dessen DEV größer ist als jede quadrierte Korrelation dieses Faktors mit einem anderen Faktor
(HOMBURG/GIERING 1996, S. 11). Im Rahmen dieser Untersuchung soll auch nur das Fornell/Larcker-
Kriterium eingesetzt werden, da dieses als strenger einzustufen ist als andere Tests zur Überprüfung der
Diskriminanzvalidität 22 .
o t-Test
Der t-Test ermöglicht die inferenzstatistische Prüfung der Signifikanzen sowohl der einzelnen Indikatoren
eines Messmodells wie auch die Prüfung der Pfade im Strukturmodell. Damit eignen sich die t-Tests zur
Überprüfung der Konvergenzvalidität der Messmodelle wie auch zur Prüfung der Validität. Zur Überprüfung
der Konvergenzvalidität der Indikatoren eines Faktors werden alle dazugehörigen Faktorladungen
untersucht, ob sich diese signifikant von Null unterscheiden (HOMBURG/GIERING 1996, S. 11). Für die
Beurteilung der nomologischen Validität und der quantitativen Erfassung der Inhaltsvalidität werden
neben den globalen Fit-Werten (AGFI, RMSEA etc., vgl. Abschnitt 6.6.6.1.) die standardisierten
Pfadkoeffizienten in den Strukturgleichungen untersucht und geprüft, ob diese die in den Hypothesen
postulierte Richtung (Vorzeichen) annehmen und die Parameterschätzer signifikant sind (HUPP 1998, S. 65;
zusätzlich zur Inhaltsvalidität: HOMBURG/GIERING 1996, S. 18). Auch hier werden die t-Werte als
Prüfwerte herangezogen.
21 HOMBURG/BAUMGARTNER 1995, S. 170 beziehen sich auf BAGOZZI/BAUMGARTNER 1994).
22 Vgl. HOMBURG/GIERING 1996, S. 11 und dort angegebene Literatur zum χ 2 -Differenztest. Diese Verfahren ermöglicht gleichfalls die
Prüfung der Diskriminanz, ist aber als „weicher“ einzustufen als der Fornell/Larcker-Test.
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