Correlated Traits Correlated Methods (CTCM) Modelle

Eine zentrale Annahme von CTCM-Modellen ist, dass balancierte Instrumente Multi-Trait-Multi-Method (MTMM) Daten erbringen (vgl. Tomás & Oliver, 1999). Um die konvergente und diskriminante Validität eines Zielmerkmals ermitteln und dessen Effekte von Methodeneffekten trennen zu können, müssten dazu jedoch mindestens zwei Merkmale und zwei Methoden einbezogen werden. In den Modellen 2 werden entgegengesetzte Aussagen als zwei Methoden zur Erfassung desselben Zielmerkmals behandelt - sie spezifizieren jedoch jeweils nur ein Zielmerkmal. Diese Modelle sind also nur unvollständige Messmodellvarianten von MTMM Modellen und spiegeln die Schwäche der KTT als reiner Messfehler-, d.h. Reliabilitätstheorie wider. Allein mit ihnen kann nicht entschieden werden, ob der zweite Faktor tatsächlich nur Methodeneinflüsse abbildet. Dies gilt besonders auch für Modelle vom Typ 2c. Bei diesen kann prinzipiell nur durch inhaltliche Interpretation der gefundenen Item-Faktor-Assoziationen beurteilt werden, ob diese eher mit der Annahme einer bipolaren Konstruktdimension - im Beispiel einer Sorgentendenz - und zwei unipolaren Methodenfaktoren kompatibel sind oder stattdessen mit der inhaltlich alternativen, formal aber äquivalent zu modellierenden Annahme von zwei unipolaren Merkmalsdimensionen und einem bipolaren Methodenfaktor.

Dies gilt auch für eine weitere Klasse von sogenannten Correlated-Traits-Correlated-Uniqueness (CTCU) Modellen. Sie wurden als Alternative zu CTCM-Modellen vorgeschlagen (Bagozzi, 1993; Byrne & Goffin, 1993), da diese schwer identifizierbar sein können oder öfters zu unangemessenen Lösungen wie fehlender Konvergenz, negativen Residuenvarianzen oder nicht positiv definiten Designmatrizen führen. Solche CTCU-Modelle wurden z.B. von Brown (2003) für eine Analyse von PSWQ-Daten heranzogen. Diese Modelle haben aber eine entscheidende Unzulänglichkeit, auch wenn dies wiederholt als einer ihrer Vorteile (z.B. Bagozzi, 1993; Byrne & Goffin, 1993) herausgestellt wurde: Sie modellieren keinen gesonderten Methodenfaktor. Stattdessen werden nur die Korrelationen der Residuen aller Items frei geschätzt, mit der Konsequenz, dass darüber identifizierte zusätzliche Variationsquellen nicht mehr voneinander getrennt werden können. Zudem kann nicht über eine Einbettung dieser Messmodelle in ein Validierungsmodell mit Messmodellen für mehrere Konstrukte geprüft werden, ob Residuenkovarianzen auf Einflüsse zusätzlicher methodischer oder merkmalsabhängiger Varianzquellen zurückzuführen sind. Diese Modelle setzen zudem voraus, dass Methodeneffekte auf Pro- und Kontra-Items unkorreliert sind. Auf eine Anwendung dieser Modelle wurde deshalb im Unterschied zu Brown (2003) verzichtet.