Parallel und streng parallel
- Rufen Sie zum Berechnen des parallelen Modells das Dialogfenster "Reliabilitätsanalyse" auf.
Abb. 1. Hauptdialogfeld "Reliabilitätsanalyse" 
- Wählen Sie Parallel als Modell aus.
- Klicken Sie auf OK.
Parallel und streng parallel sind Modelle, mit denen Sie statistisch auf gleiche Mittelwerte und Varianzen testen können 1 2. Das streng parallele Modell geht davon aus, dass die wahren Item-Scores denselben Mittelwert und dieselbe Varianz aufweisen, während das parallele Modell davon geht, dass sie dieselbe Varianz, aber nicht notwendigerweise denselben Mittelwert aufweisen. Beachten Sie, dass das streng parallele Modell an anderer Stelle einfach als paralleles Modell bezeichnet wird und das parallele Modell nicht häufig diskutiert wird.
Wenn der Signifikanzwert des Tests größer als 0.05ist, deutet dies darauf hin, dass es keinen statistisch erkennbaren Grund gibt, diese Hypothese abzulehnen. Der Signifikanzwert für das parallele Modell ist kleiner als 0.0001, was weit unter der Grenze von 0.05liegt. Daher muss die Hypothese des parallelen Modells zurückgewiesen werden. Beachten Sie, dass die Zuverlässigkeitsschätzung für das parallele Modell dem Alpha von Cronbach entspricht (die Schätzung für das streng parallele Modell basiert ebenfalls auf dem Alpha von Cronbach, wird aber für Unterschiede in den Elementmittelwerten bestraft). Da das parallele Modell zurückgewiesen wurde, wissen Sie, dass das streng parallele Modell abgelehnt wird, weil die Modelle verschachtelt sind. Das bedeutet, dass die Annahmen des parallelen Modells ein Subset der Annahmen des streng parallelen Modells sind. Nur wenige Datasets werden die Anforderungen der parallelen und streng parallelen Modelle erfüllen, aber diese Modelle sind immer noch zu berücksichtigen, da sie Varianzschätzungen bereitstellen, die in den vorherigen Modellen nicht verfügbar sind.