LISREL / SIMPLIS: Strategien zur Beurteilung der Modellanpassung ...

Dr. Wolfgang Langer - Methoden VI: Aufbaukurs LISREL - WiSe 1999/2000 - 10
ten Index, welchen Bentler&Bonnett (1980) später als Non-Normed-Fit-Index bezeichneten.
Bollen (1989) führte für ihn in seinem LISREL-Buch die Bezeichnung !2 ein. Ihres Erachtens
verfügt der NNFI oder TLI über folgende Vorteile, die seine besondere Eignung für die Beurteilung
der Modellanpassung rechtfertigen:
1. Er ist unabhängig von der Stichprobengröße.
2. Er berücksichtigt adäquat die Modellkomplexität als Manus.
3. Er erfaßt systematisch Unterschiede der Fehlspezifikation des Modells.
4. Ausreißer mit Indexwerten über 1.0 treten in der praktischen Datenanalyse sehr selten
auf.
Um diese Ausreißer zu eliminieren, empfehlen Marsh, Balla & Hau (1996, S.331) daher die
folgende Normierung für den Tucker-Lewis-Index (TLI):
Normierungsvorschrift für den Tucker Lewis Index (TLI oder NNFI)
zur Berechnung des Normed Tucker Lewis Index (NTLI):
1. Fall NNFI 1oder NCP A
0 ist (auch D.F. A
0,
sowie NCP A
und NCP 0
0), dann setze NTLI1.0;
3. Ansonsten gilt: NTLI NNFI
Berechnung der Nichtzentralitätsparameter der Population(NCP):
Nullmodell: NCP 0
(L.R.$2 M 0
D.F. M0
)
n
Alternativmodell: NCP A
(L.R.$2 M A
D.F. MA
)
n
„Except for this possible limitation that was not evident in our research and may not be typical
in practice, the NNFI was the most successful index considered here in relation to the criteria
typically used to evaluate incremental fit indices. For these reasons we recommand the routine
use of the NNFI (or, perhaps, its normed counterpart, the NTLI).“ (Dies 1996, S. 347)