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A Multimethod Latent State-Trait Model for Structurally Different and Interchangeable Methods

  • Tobias Koch
  • , Martin Schultze
  • , Jana Holtmann
  • , Christian Geiser
  • , Michael Eid

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungBegutachtung

    13 Zitate (Scopus)

    Abstract

    A new multiple indicator multilevel latent state-trait (LST) model for the analysis of multitrait–multimethod–multioccasion (MTMM-MO) data is proposed. The LST-COM model combines current CFA-MTMM modeling approaches of interchangeable and structurally different methods and LST modeling approaches. The model enables researchers to specify construct and method factors on the level of time-stable (trait) as well as time-variable (occasion-specific) latent variables and analyze the convergent and discriminant validity among different rater groups across time. The statistical performance of the model is scrutinized by a simulation study and guidelines for empirical applications are provided.
    OriginalspracheEnglisch
    ZeitschriftPsychometrika
    Jahrgang82
    Ausgabenummer1
    Seiten (von - bis)17-47
    Seitenumfang31
    ISSN0033-3123
    DOIs
    PublikationsstatusErschienen - 01.03.2017

    Bibliographische Notiz

    Publisher Copyright:
    © 2016, The Psychometric Society.

    Fachgebiete und Schlagwörter

    • Empirische Wirtschaftsforschung/Statistik

    ASJC Scopus Sachgebiete

    • Psychologie (insg.)
    • Angewandte Mathematik

    Fingerprint

    Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „A Multimethod Latent State-Trait Model for Structurally Different and Interchangeable Methods“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

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