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Latent structure

McDonalds hierarchisches Omega (ωh)

Das hierarchische Omega (ωh) nach McDonald ist ein Koeffizient, der aus einem bifaktoriellen konfirmatorischen Faktorenmodell abgeleitet wird und quantifiziert, welcher Anteil der Gesamtvarianz auf einen einzelnen allgemeinen Faktor zurückzuführen ist und nicht auf gruppenspezifische Faktoren oder Fehler auf Item-Ebene. Es wurde von Roderick P. McDonald (1999) eingeführt und von Reise und Kollegen (2013) sowie Rodriguez und Kollegen (2016) für bifaktorielle Anwendungen weiterentwickelt. Es ist der primäre Index, der in der psychometrischen Forschung zur Bewertung verwendet wird, ob eine zusammengesetzte Gesamtpunktzahl eine vertretbare Zusammenfassung einer multidimensionalen Skala darstellt.

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Quellen

  1. Reise, S. P., Scheines, R., Widaman, K. F. & Haviland, M. G. (2013). Multidimensionality and structural coefficient bias in structural equation modeling: A bifactor perspective. Educational and Psychological Measurement, 73(1), 5–26. DOI: 10.1177/0013164412449831
  2. Rodriguez, A., Reise, S. P. & Haviland, M. G. (2016). Evaluating bifactor models: Calculating and interpreting statistical indices. Psychological Methods, 21(2), 137–150. DOI: 10.1037/met0000045

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ScholarGate. (2026, June 1). McDonald's Hierarchical Omega (ωh). ScholarGate. https://scholargate.app/de/psychometrics/mcdonald-omega

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ScholarGateMcDonald's Omega (McDonald's Hierarchical Omega (ωh)). Abgerufen am 2026-06-17 von https://scholargate.app/de/psychometrics/mcdonald-omega · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026