2 Fragen zu Tli

Ja, es ist möglich, Daten zu interpretieren, die einen sehr guten Comparative Fit Index (CFI) Wert, jedoch einen niedrigen Tucker-Lewis Index (TLI) Wert aufweisen. Beide Indizes sind Fit-Indizes, die in der Strukturgleichungsmodellierung verwendet werden, um die Güte der Modellanpassung zu bewerten, aber sie reagieren unterschiedlich auf verschiedene Aspekte des Modells. - **CFI**: Der CFI vergleicht das angepasste Modell mit einem Nullmodell, bei dem alle Variablen unkorreliert sind. Ein CFI-Wert von 0,95 oder höher wird oft als Indikator für eine gute Modellanpassung angesehen. - **TLI**: Der TLI berücksichtigt die Modellkomplexität und bestraft Modelle, die zu viele Parameter enthalten. Ein TLI-Wert von 0,95 oder höher wird ebenfalls als gut angesehen, aber der TLI kann niedriger sein, wenn das Modell zu komplex ist oder wenn die Daten nicht gut zu den Modellannahmen passen. Ein niedriger TLI-Wert trotz eines hohen CFI-Werts könnte darauf hinweisen, dass das Modell möglicherweise zu komplex ist oder dass es Probleme mit der Modellanpassung gibt, die der CFI nicht erfasst. Es ist wichtig, beide Indizes zusammen mit anderen Fit-Indizes (wie RMSEA und SRMR) und den theoretischen Überlegungen zu berücksichtigen, um eine fundierte Interpretation zu ermöglichen. Weitere Informationen zu diesen Indizes findest du beispielsweise auf der Webseite der American Psychological Association (APA): [APA](https://www.apa.org).

Der TLI-Wert (Tucker-Lewis Index) ist ein Maß für die Modellanpassung in der Strukturgleichungsmodellierung. Ein TLI-Wert von 0,853 deutet darauf hin, dass das Modell eine akzeptable, aber nicht perfekte Anpassung an die Daten hat. Allgemein gilt: - Ein TLI-Wert von 0,90 oder höher wird als gute Anpassung angesehen. - Ein TLI-Wert zwischen 0,80 und 0,90 wird als akzeptabel betrachtet. - Ein TLI-Wert unter 0,80 deutet auf eine schlechte Anpassung hin. In diesem Fall zeigt der Wert von 0,853, dass das Modell eine moderate Anpassung hat, aber es könnte noch verbessert werden, um eine bessere Übereinstimmung mit den Daten zu erreichen.