Was ist nach einer Statistik mit schlechter Anpassung für eine Bestätigungsfaktoranalyse zu tun?

Kontext

Ich habe einige Probleme mit meiner Doktorarbeit. Meine Diplomarbeit befasst sich mit dem organisatorischen Bürgerschaftsverhalten von Sekundarschullehrern durch ihre Wahrnehmung der Organisationskultur und ihres organisatorischen Vertrauens.

Ich habe eine Stichprobe von 871 Lehrern. Ich habe drei Instrumente, aber sie wurden von anderen Forschern entwickelt und in einigen anderen Studien verwendet.

Ich habe versucht, meine Daten mithilfe der Modellierung von Strukturgleichungen zu analysieren. Bei dem Versuch, eine Analyse der Bestätigungsfaktoren durchzuführen, war jedoch nur ein Instrument (organisatorische Staatsbürgerschaft) in Ordnung. Die beiden anderen Instrumente ergaben keine Bestätigungsanalyse erster Ordnung. Die RMSEA-Werte lagen bei 0,100. Das Chi-Quadrat war zu hoch, und das durch Freiheitsgrade geteilte Chi-Quadrat war ebenfalls zu hoch.

Frage

• Was soll ich mit meinen Instrumenten und CFAs tun?
• Wäre es eine gute Idee, Gegenstände zu parzellieren oder von diesen Instrumenten zu entfernen?
• Oder sollte ich die Modellierung von Strukturgleichungen überspringen und mit der Regression fortfahren?

Ich würde wahrscheinlich Folgendes tun: 1) Teilen Sie die Daten in zwei ungefähr gleiche Segmente auf. 2) Führen Sie explorative Analysen für eines dieser Modelle durch und leiten Sie ein neues Modell ab. 3) Testen Sie das Modell für die andere Hälfte der Daten.

Zumindest wird dies nicht allzu oft gemacht, was es für die Veröffentlichung besser geeignet macht (falls Sie dies möchten) und Ihnen einen unabhängigen Test Ihres Modells ermöglicht.

Sie können auch beide Modelle (das vorherige und das von Ihnen entwickelte) an Ihre Testdaten anpassen und die Anpassung beider Modelle vergleichen.

Anstatt nach statistischen Lösungen zu suchen, die dieses Problem direkt lösen, würde ich nach Lösungen suchen, die die Diagnose verbessern.

Zuerst würde ich die verschiedenen Proben vergleichen, die in den verschiedenen Studien verwendet wurden.

Wenn Sie dann die Daten haben, würde ich die Korrelationsmuster zwischen den Variablen in den verschiedenen Stichproben betrachten. (Möglicherweise können Sie diese von anderen Autoren erhalten).