Universelle Strukturgleichungsmodelle (USM)
Validität
Variablenbezeichnungen in einem Strukturgleichungsmodell
Varianzanalytischer Ansatz der Strukturgleichungsanalyse
Vergleich zwischen Default Model und Independence Model
Vollständige Messäquivalenz (Messinvarianz)
Wissenschaftliche Hypothesen

Universelle Strukturgleichungsmodelle (USM)
USM ist ein Methodenverbund, der eine entdeckende Modellierung von Strukturgleichungsmodellen ermöglicht. Mit dieser quasi konfirmatorischen Methodik können neue Pfade, unbekannte Nichtlinearitäten und Interaktions-/Moderationseffekte in Strukturgleichungsmodellen exploriert und beschrieben werden.

Validität
Validität bezeichnet das Ausmaß, mit dem ein Messinstrument auch das misst, was es messen sollte. Validität kennzeichnet damit die Gültigkeit bzw. konzeptionelle Richtigkeit eines Messinstrumentes. Vollkommen valide Messungen sind durch die Abwesenheit von Zufallsfehlern und systematischen Fehlern gekennzeichnet.

Variablenbezeichnungen in einem Strukturgleichungsmodell
Endogene Variable sind immer Kriteriumsvariable, die in einem Strukturmodell über den Einfluss anderer Größen erklärt werden.
Exogene Variable sind immer Prädiktorvariable, die in einem Strukturmodell „von außen“ vorgegeben sind und der Erklärung der endogenen Variablen dienen. Sie werden durch das Modell nicht erklärt. Intervenierende Variable sind gleichzeitig Prädiktorvariable und unabhängige Variable in einem Strukturmodell, die einer anderen Prädiktorvariablen „vorgelagert“ sind.

Varianzanalytischer Ansatz der Strukturgleichungsanalyse
Auf der Kleinst-Quadrate-Schätzung basierender zweistufiger Ansatz, bei dem im ersten Schritt fallbezogen konkrete Schätzwerte für die latenten Variablen (socres; construct values) aus den empirischen Messdaten ermittelt werden, die dann im zweiten Schritt zur Schätzung der Parameter des Strukturmodells verwendet werden.

Vergleich zwischen Default Model und Independence Model
Vergleichskriterien zwischen Default Model und Independence Model spiegeln den Prozentsatz wider, mit dem das Default Model das Independence Model (Basismodell) hinsichtlich des Chi-Quadrat-Wertes bzw. des Minimalwertes der Diskrepanzfunktion übertrifft. Unterscheidet sich das Default Model nur wenig vom Basismodell, so weisen diese Maße einen Wert von nahe Null auf. Demgegenüber zeigt ein Wert von nahe 1 eine „deutliche Verbesserung“ gegenüber dem Basismodell an. Ein gutes Modell wird dabei i. d. R. dann angenommen, wenn der Indexwert der entsprechenden Maße größer als 0,9 ist.

Vollständige Messäquivalenz (Messinvarianz)
Vollständige Messäquivalenz bzw. Messinvarianz eines Messmodells liegt vor, wenn die Anwendung des Messmodells einer latenten Variablen in unterschiedlichen Stichproben bei gleichen Erhebungswerten der Indikatorvariablen auch die gleichen Messwerte für die latente Variable (Konstrukt- bzw. Faktorwerte und Konstruktmittelwert) erbringt.

Wissenschaftliche Hypothesen
Wissenschaftliche Hypothesen beinhalten allgemeine Aussagen über die Relation zwischen zwei oder mehreren Variablen. Die dabei formulierten Vermutungen über die Beziehung zwischen den Variablen gelten unter bestimmten, nicht raum-zeitlich gebundenen Bedingungen, die formuliert sein müssen und einen an der Wirklichkeit empirisch nachprüfbaren Gehalt aufweisen müssen.