Das Modell "fittet" nicht gut, woran liegt das, was kann ich tun?
Wenn dein Modell nicht zu deinen Daten passt, kannst du dir mehrere Dinge anschauen:
1. Überprüfe deine Modellspezfikation, hast du das Modell wirklich "richtig" spezfiziert? Gibt es vielleicht nicht-lineare Zusammenhänge oder ausgelassene Variablen?
2. Schau dir deine Residualmatrix an. Diese gibt den Unterschied von
empirischer und theoretischer Kovarianzmatrix wieder. Gibt es hier
Werte, welche deutlich höher sind als die anderen? Um welche Items
handelt es sich?
3. Modification Indizes: Diese kannst du dir mit Hilfe von lavaan anzeigen lassen (Modification indices). Diese geben dir an, wie das Modell sich verbessern würde, wenn man eine Modellrestriktion (z.B. die Restriktion der residualen Kovarianz auf 0) aufheben würde.
Da 2. und 3. datengetriebene Methoden sind und das a priori theoretisch spezifizierte Modell (post-hoc) verändern, muss dies auch bei der Interpretation beachtet werden. Wenn keine weitere Validierungsstichprobe zur Verfügung steht, sollte das neue Modell als explorativ interpretiert werden.