Konzeptuelles und prozedurales Wissen als latente Variablen: Ihre ...

170 Kapitel 9
Die standardisierten Koeffizienten von Modell R12, die unstandardisierten
Koeffizienten mit ihren Standardfehlern, die Quotienten z von unstandardisierten
Koeffizienten und Standardfehlern sowie die Irrtumswahrscheinlichkeiten p und die
Signifikanzen der z-Werte sind in Tabelle 23 zusammengestellt. Die Werte in den ersten
vier Spalten wurden mit MPlus berechnet, die Irrtumswahrscheinlichkeiten der z-Werte
mittels einer Excel-Tabelle (s. Anhang D.9). Die Irrtumswahrscheinlichkeiten beziehen
sich auf die Hypothese, dass der jeweilige Koeffizient überzufällig größer als null ist. Für
die Faktorinterkorrelationen gibt MPlus leider keine Signifikanzen aus (Muthén & Muthén,
1998-2004b). Gleiches gilt für die Faktorindikatoren mit den auf eins fixierten Ladungen.
Beides stellt hier keinen Nachteil dar, weil konvergente und divergente Validitäten ja
schon ausführlich analysiert wurden.
Dass die in Tabelle 18 (s. S. 48) und die hier berichteten Faktorladungen und
Faktorinterkorrelationen nicht vollständig übereinstimmen, erklärt sich daraus, dass sie
vorher einzeln und für Modell P12 alle gemeinsam geschätzt wurden. Die Unterschiede
sind jedoch minimal und rein quantitativer Natur. An der Qualität der oben diskutierten
Befunde ändert sich nichts.
Bisher noch nicht analysiert wurden die Regressionspfade zwischen den latenten
Faktoren. Am stärksten ausgeprägt ist der Koeffizient des Pfades von K1 zu K2 mit 0,452.
Die Koeffizienten der Pfade von K1 zu P2 und von P1 zu K2 sind mit Werten von 0,341
und 0,363 etwa gleich groß. Am schwächsten ist der Koeffizient des Pfades von P1 zu P2
mit einem Wert von 0,193 ausgeprägt. P1 und K1 klären zusammen 58,3 Prozent der
Varianz von Faktor K2 und 28,9 Prozent der Varianz von Faktor P2 auf.
Den aus dem Iterativen Modell abgeleiteten Hypothesen zufolge sollten die
Koeffizienten der Pfade von K1 zu P2 und P1 zu K2 etwa gleich stark ausgeprägte
Koeffizienten besitzen. Das ist hier der Fall. Jedoch ist nur der Koeffizient des Pfads von
K1 zu K2 signifikant. Wie schon bei der Untersuchung der divergenten Validitäten wäre
hier eine größere Teststärke hilfreich.
Vor der Interpretation dieser Befunde wird nun untersucht, wie die Kovariaten die
Wissensentwicklung beeinflussen.
9.4 Ergebnisse explorativer Analysen
9.4.1 Intelligenz und die Wissensarten
Für die Analysen wurde der Datensatz SEMData-KFT.dat aus Anhang D.3 verwendet. Die
Syntax- und Outputdateien sind in Anhang D.10 einsehbar.