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Faktorenanalyse

Moderatoren: Jeff_Mangum, Michael Weber

Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 17. Juni 2003, 09:47

Hallo!
Ich habe eine Faktorenanalyse gerechnet und acht Faktoren mit Eigenwert > 1 erhalten; die letzten beiden beinhalten allerdings nur jeweils 1 Item. Macht das überhaupt Sinn, diese zu interpretieren bzw. kann ich ja für diese beiden keine Reliabilitäten berechnen. Kann/soll ich diese zwei Faktoren einfach weglassen oder soll ich die Anzahl der Faktoren auf 6 begrenzen??
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 17. Juni 2003, 10:26

würde mir mal den screeplot ansehen und schauen ob´s irgendwo einen starken Abfall der Eigewerte gibt. Eventuell Eigenwerte mal posten dann kann ich mehr dazusagen (Zahl der Items wäre auch noch interessant)

LG

MW
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 17. Juni 2003, 12:54

Hallo!
Also den stärksten Abfall am Screeplot gibts schon nach dem ersten Faktor. Insgesamt hab ich 26 Items; die Eigenwerte der Faktoren:
Faktor 1: 6,881
Faktor 2: 2,565
Faktor 3: 2,059
Faktor 4: 1,544
Faktor 5: 1,467
Faktor 6: 1,211
Faktor 7: 1,092
Faktor 8: 1,011

Vielen herzlichen Dank für Deine Hilfe!
Schöne Grüße, Clara
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 17. Juni 2003, 13:07

Würde die Faktoren 7 und 8 auf alle Fälle weglassen und mir sogar überlegen nur einen oder eventuell 3 Faktoren zu nehmen.
Ist die FA auch schon rotiert? Eventuell verbessert das die Situation der Faktoren 7 und 8

LG

MW
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 17. Juni 2003, 14:52

Das ist schon die rotierte FA. Wenn ich mich also die letzten beiden Faktoren weglasse, muss ich dann die FA nochmal rechnen und die Anzahl der Faktoren auf 6 festlegen (so dass diese Items halt bei einem anderem Faktor negativ laden) oder lass ich sie einfach weg und beziehe sie bei meinen weiteren Berechnungen nicht mehr mit ein?
Danke,
Clara
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 17. Juni 2003, 15:22

neu rechnen ist eleganter.

LG

MW
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 17. Juni 2003, 15:24

Vielen Dank, Du hast mir sehr weitergeholfen!
Clara
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 21. Oktober 2003, 16:54

Hi,
ich bin gerade dabei ein Sem. Differential mittels Faktorenanalyse auszuwerten. Gerechnet habe ich mit max. bis zu 5-6 Faktoren - bei einer ersten Auswertung bin ich aber auf 38 gekommen!! Hat jemand eine Ahnung was da falsch läuft - hab ich zuwenig Versuchspersonen? Wieviel braucht man mindestens, bzw. woran könnte das sonst liegen??? Danke
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 21. Oktober 2003, 17:05

38 Faktoren mit Eigenwerten >1??? Wieviele Items sind´s denn? Und wieviele Vpn?

LG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 8. November 2003, 12:28

Hallo Michael,
also ich hab 13 Faktoren mit Eigenwerten über 1 - wird wohl daran liegen, dass ich erst 50 Vpn hab, oder? Einstufen lassen hab ich insgesamt 36 Eigenschaftspaare. Hoff, dass was rauskommt, wenn ich mehr Leute hab.
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 8. November 2003, 13:22

Eigenwerte >1 ist nur eines der möglichen Abbruchkriterien. Wenn man die Zahl der Faktoren weiter reduzieren will, kann man sich das Eigenwertdiagramm ansehen (Screeplot) und schauen ob da irgendwo ein Knick ist (also ein plötzlicher Abfall der Eigenwerte).
Hohe Faktorenzahl kann aber auch daran liegen, dass Items verwendet wurden, die viele unterschiedliche Dinge erheben.

LG

MW
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 2. Januar 2004, 00:26

Ich möchte für meine DA einen Fragebogen vorgeben, der die Einstellung meiner Vpn zu einem bestimmten Thema erfassen soll. Dazu gibt es in der Literatur bereits einen FB, allerdings auf Englisch. Nun meine Frage: Wenn der FB auf Deutsch übersetzt wird (für meine Stichprobe nötig), dann muß ich doch die Gütekriterien mittels Vortest für die deutsche Version berechnen, richtig? Wieviele Vpn sind notwendig, um einen Vortest durchzuführen? Geplant ist im weiteren u.a., die 60 Items einer Faktorenanalyse zu unterziehen um zu schauen, ob die Faktoren aus der Literatur auch an einer österreichischen Stichprobe gefunden werden können.
Wie groß soll mein N im Vortest sein?

U.A.w.g,

ganz liebe Grüße,
Elisabeth
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 2. Januar 2004, 12:53

wirkliche Richtlinien kann man da nicht geben. Würde aber nicht weniger Vpn als Items verwenden. Problem der FA ist vor allem, dass sie extrem stichprobenabhängig ist. Würde also eine für den Einsatzbereich repräsentative Stichprobe benötigen.

LG

MW
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 3. Januar 2004, 00:01

Vielen Dank!

LG, E.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 4. Januar 2004, 20:34

Hallo,
weiß jemand wann man eine rotierte und wann die unrotierte FA verwendet - gibts dafür irgendwelche Kriterien?? Und ist es legitim die Faktorenanzahl im vorhinein festzulegen, zb. auf 3 oder 4??? Regina
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 4. Januar 2004, 22:32

Würde für die Interpretation IMMER die rotierte nehmen (da eindeutiger interpretierbar). Vorheriges Festlegen auf 4 Faktoren ist m.E. eher problematisch (z.B hängt Zahl der Faktoren stark von der Stichprobe ab). Wenn schon, dann eine konfirmatorische FA.

LG

MW
Zuletzt geändert von Michael Weber am 6. Januar 2004, 20:26, insgesamt 1-mal geändert.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 6. Januar 2004, 19:20

Danke Michael. Mich hat es nur verwundert, dass wenn ich mir in den Faktoren die Items mit den höchsten Ladungen anschaue, ich in der rotierten eine komplett andere Variante habe als in der unrotierten und somit auch eine andere Interpretation???? Regina
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 6. Januar 2004, 20:25

Ja das kann durchaus passieren

LG

MW
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 7. Februar 2004, 03:13

Ich habe eine Frage zum Thema schiefwinkelige Rotation bei einer FA: bei einer schiefwinkeligen FA sind doch die Faktoren, die rauskommen, nicht mehr unabhängig voneinander. Heißt das, daß ich bei der Zuordnung der Items zu den Faktoren jene Items, die bei mehreren Faktoren ähnlich hoch laden, auch zu jedem der Faktoren zuordnen kann, sie also doppelt (dreifach etc.) verrechnen kann? Oder gilt es auch bei der schiefwinkeligen Rotation, jedes Item nur einem Faktor zuzuordnen?
Noch eine Frage zum gleichen Thema: Wann rechne ich welche Art von FA (oblimin, quartimax etc.) und: wo kann ich all diese Dinge nachlesen, damit ich nicht immer Dich, MW, bzw. Euch hier im Forum belästigen muß? Hat jemand einen Tip für ein gutes Buch zum Thema FA in SPSS? (In den gängigen SPSS-Büchern wurde ich nicht fündig.)

LG,

Astrid
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 7. Februar 2004, 03:25

Und noch eine Frage zu oblimin: was gebe ich bei der Frage nach Delta ein? Vorgegeben ist 0.0, soll ich einfach dabei bleiben? Soweit ich weiß, hat Delta damit zu tun, wie schief die Achsen sein sollen. Welcher Wert ist da warum gängig?

(Erklärung am Rande: Ich interessiere mich deswegen so für oblimin, weil in einer Untersuchung, die meiner DA nicht unähnlich ist, oblimin gerechnet wurde.)

LG, Astrid
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 7. Februar 2004, 21:03

Hi,

also ein recht einfach zu lesendes Buch, in dem die FA auch drinnen vorkommt, ist von Backhaus et al und heißt "Multivariate Analysemethoden" Denke aber, dass auch dort die schiefwinkeligen Rotationen nicht genauer durchgenommen werden. Müsste sich eventuell mal in den Weiten des Internets umsehen.

@ schiefwinkelige FA: damit hab ich mich bisher nicht auseinandergsetezt. Bin schon von der klassischen FA nicht unbedingt begeistert (auch wenn sie mitunter recht nette Ergebnisse liefert), aber die schiefwinkelige find ich mehr als eigenartig, weil sie meines Erachtens am eigentlichen Sinn des Verfahrens vorbeigeht *gg*.
Kann sowohl bei der orthogonalen wie auch bei der schiefwinkeligen FA ein Item in unterschiedliche Faktoren hinenpacken. Nur sollte man dann mit den Faktorscores arbeiten.

LG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 8. Februar 2004, 03:39

Vielen Dank für Deine Antworten, Michael! Ich habe in der Zwischenzeit gerade in 4 Büchern gestöbert (und auch in den Weiten des Internets, obwohl ich, zugegebener Maßen, nicht allzu weit gesurft bin...), habe aber nirgendwo genaueres bzgl. Faktorwerte gefunden. Ich weiß, daß man sie in SPSS gleich speichern lassen kann und daß diese Faktorwerte genauer sind als wenn ich einfach nur einen Mittelwert bilde und dies als Faktorwert speichere, weil sie z-standardisiert sind. Aber: welcher Wert wird genommen? (Regression, Bartlett etc.) Und wie werden sie berechnet, was verbirgt sich hinter diesen Werten? Im Endeffekt brauche ich dichotome Daten (hohe Ausprägung versus niedrige Ausprägung je Skala), das heißt, ich könnte ja die Faktorwerte nehmen und neue Werte daraus bilden, zum Beispiel Werte ab 2 bedeuten hohe Ausprägung, alle Werte darunter niedrige Ausprägung. Dabei habe ich nur das Problem, daß "überdurchschnittlich" noch nicht "hoch" bedeutet... . Wenn es 100 Punkte zu gewinnen gibt, ich aber eine "schlechte" Gruppe an Leuten habe, von denen die meisten nur 30 Punkte gewinnen, dann ist jemand, der 50 Punkte gewinnt, am Durchschnitt gemessen gut, aber deswegen noch lange nicht "tatsächlich", also absolut gesehen gut! Wäre es dann nicht sinnvoller, zu schauen, was der in meinem Fall maximal zu erreichende Wert ist, dann selbst Faktorwerte zu bilden (Mittelwert) und irgendwo ein cut-off-Kriterium zu definieren, zum Beispiel 70%? Was glaubst Du?

GLG,

Astrid
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 8. Februar 2004, 19:37

Hmm, das alles sind gute Fragen. Die Faktorwerte berücksichtigen die einzelnen Ladungen pro Faktor und Item. Sprich, die Punkte, die pro Item erzielt wurden, werden entsprechend den Ladungen auf die Faktoren aufgeteilt. Somit erreicht man, dass die Scores in den einzelnen Skalen tatsächlich voneinander unabhängig sind. Ist ja üblicherweise nicht so. Das Problem, ab wann jemand einen hohe Auspägung hat oder nicht ist so nicht so leicht bestimmbar. Hat man keinen "allgemeingültigen Normen" bleibt man immer an der Stichprobe hängen. auch die standardisierten Werte beziehen sich ja auch auf den Mittelwert und die Varianz der Stichprobe. Demnach könnte man höchstens die 25 % jener Leute mit den höchsten Werten heraussuchen. Generell ist´s jedoch schwer Tipps zu geben, wenn man nicht genau weiß, was eigentlich geplant ist bzw. wie´s dann weitergehen soll. Eventuell beschreib mir mal detailliert was du womit, genau machen willst

LG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 8. Februar 2004, 21:04

Jetzt kommt ein langes HMMM von mir :-) Wenn die Faktorwerte unabh
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 8. Februar 2004, 21:15

wenn man schiefwinkelig rotiert, dann sind nat
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 8. Februar 2004, 21:17

P.S: wenn man einen Gesamtscore bildet (bzw. bilden will), kann man sich die FA ja ohnehin ersparen

LG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Ernestine » 14. März 2006, 15:32

verschobenes Posting

Hallo!
Habe ein paar Fragen zur Auswertung meiner Daten (170 Vpn):
1. Ich möchte eine Faktorenanalyse rechnen, dafür ist doch Normalverteilung eine Voraussetzung (Intervallskala ist gegeben). Muss ich dann für jedes der 26 Items, die ich dann der FA unterziehe einen Kolmogorov-Smirnoff-Test rechnen? Und was mache ich, wenn die Daten nicht nv sind? Welche Auswirkungen kann es haben, wenn ich sie dann trotzdem rechne?
2. Ist es richtig, dass ich dann die extrahierten Faktoren auch auf NV überprüfe, was ich schon gemacht habe ;-) und sie sind bis auf eine Ausnahme nicht nv. Das heißt, meine geplante Varianzanalyse fällt flach und ich rechne Kruskal-Wallis: kann ich den auch zum Vergleich von 2 Gruppen nehmen oder ist da der U-Test sinnvoller?
Bin momentan schon ganz verwirrt; danke für jede Antwort.
Anna
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verschobenes Posting

Hallo,

nein die NV der Daten ist keinen Voraussetzung, da sie auch für die Berechnung der Korrelation nicht wirklich wichtig ist (außer man will Signifikanztests für Korrelationen). Was mir jetzt nicht klar ist die Faktoren auf NV zu prüfen. Heißt das die Scores die die Personen in den einzelnen Faktoren erzielen auf NV zu prüfen? Weiters muss für die VA nicht der Gesamtdatensatz NV sein sondern nur die Daten innerhalb der einzelnen Gruppen. (denn hat man wirklich sign MW Unterschiede, wird´s mit der NV bei den Gesamtdaten eh haarig)

LG

MW
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verschobenes Posting

Erstmal danke für Deine rasche Antwort!
Also ich hab mir das so gedacht: ich erhalte bei der FA die Faktoren und dann bilde ich für jeden Faktor einen Mittelwert (also aus den Werten, die die Vp in den Items erreicht haben, die dann den Faktor ausmachen) und diesen prüfe ich dann auf NV. Aber wie ich das jetzt verstanden habe, muss ich das für jede Gruppe, die ich vergleichen will, getrennt machen (also jeweils für männlich/weiblich, versch. Altersstufen, Bildung, etc.), dann ist das bei mir aber oft so, dass nur eine Gruppe nv ist bzw. nur einzelne Faktoren.
Liebe Grüße,
Anna
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verschobenes Posting

Hallo!
Nochmal meine Frage: ich habe aus der Faktorenanalyse vier Faktoren erhalten und dann für jeden Faktor einen Skalenwert berechnet (Summe aller Items, die den jeweiligen Faktor ausmachen dividiert durch die Anzahl der Items). Wenn ich jetzt zwei Gruppen vergleichen will, wie muss ich da die Normalverteilung überprüfen? Die Daten in die Gruppen aufteilen und dann einen Kolmogorov-Smirnov-Test für die Variablen Faktor 1-4 rechnen??????
Danke, Anna
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verschobenes Posting

Hallo,

@ Frage 2:

Ja genau. denn mal angenommen die beiden Gruppen unetrscheiden sich wirklich ziemlich stark, dann bekommt man ja für die Gesamtstichprobe eine zweigipfelige Verteilung selbst wenn jede Gruppe extra NV ist

LG

MW
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verschobenes Posting

Vielen Dank!!
Anna
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Ernestine » 18. März 2006, 02:51

verschobenes Posting

Ich beginne gerade mit den Berechnungen meiner Diplomarbeit und stehe vor folgenden Problem. Ich habe sehr viel neuropsychologische Variablen die ich zu einem Wert zusammenfassen will. Manche "Journals" sprechen von einer "principal components analyse", andere von einem "overall" model.
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verschobenes Posting

Principal Component Analyse ist die "klassische" Hauptkomponenten Version der Faktorenanalyse.

LG

MW
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Ernestine » 18. März 2006, 02:53

verschobenes Posting

Ich möhte ene Hauptkomponentenanalyse druchführen weiß aber nicht ob das auch bei unterschiedlichen Variablen geht. Welche Werte muß ich nehmen (Rohwerte, Prozentrang, T-Werte) oder geht das mit allen Werten ?
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verschobenes Posting

Du meinst eine Faktorenanalyse? Die kannst du auf alle beschriebenen Werte anwenden - intervallskaliert sollten die Daten halt sein.

lg, Timo
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Nila » 28. Oktober 2006, 12:25

Ich hätte eine wichtige Frage: laut Kaiser Guttmann habe ich 3 Faktoren, laut Screeplot nur 1 und laut Lautenschlager 3 ----was mach ich jetzt?

Mein Problem ist außerdem, dass wenn ich die SKalen mittels Rel.analyse überprüfe kommt bei einer Skala nur ein Wert von ALpha=0,2 irgendwas raus und die Skala hat auch nur 3 Items.

In der Literatur wird nur ein Faktor angeführt, wenn ich jetzt allerdings versuche nur mit nur einem Faktor die Analyse zu berechnen, zeigt mir das Programm immer folgendes an:
aEs wurde nur eine Komponente extrahiert. Die Lösung kann nicht rotiert werden.

wäre ganz toll, wenn mir jemand helfen könnte!!

LG
Nila

 
 
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 29. Oktober 2006, 15:56

wenn es nur einen Faktor gibt, kann man ihn nicht rotieren. Eine Rotation ist eine "Umschichtung von Aufgabenbereichen" Wenn´s nur einen gibt, der alles machen muss, kann man nix umverteilen.

offensichtlich gibt´s zwar 3 Faktoren mit Eigenwerten > 1 von denen aber nur einer besonders wichtig ist. Festlegung der Faktorenzahl ist sowieso Ansichtssache. Wie schaut den der Prozantsatz der erklärten Varianz von dem einen Faktor aus?

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Nila » 29. Oktober 2006, 18:18

Hallo Michael,

danke schön für Deinen tollen Tipps (auch bezüglich meiner Frage wegen der String Variable)!!

Also der eine Faktor erklärt nur 37,1% der Varianz, aber die beiden anderen erklären deutlich weniger und laut Skriptum von Prof.Glück und Walter ist dies auch ein Ausschlusskriterium.

Also sinnvoller ist auf jeden Fall nur ein Faktor, aufgrund inhaltlicher Überlegungen und auch da im Anschluss auch die Rel.analyse deutlich besser ausgefallen ist.

Ist das so eh in Ordnung, wenn ich es so in der Diplomarbeit begründe und deshalb nur einen Faktor extrahiert habe?

Danke nochmals
LG
Zuletzt geändert von Nila am 29. Oktober 2006, 18:19, insgesamt 1-mal geändert.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 29. Oktober 2006, 22:18

also einen faktor, der nur 37 % der Varianz erklärt, als generalfaktor anzusehen ist sichrlich fragwürdig. Wie schaut´s den mit den Kommunalitäten der Items aus?? sollte Items die geringe Kommumalität aufweisen, rausnehmen. Damit wird dann wohl auch der%-Satz erklärter Varianz besser

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Nila » 30. Oktober 2006, 08:54

also ohne dem Item, das die geringste Trennschärfe aufweist, ist der Varianz % Satz auf 40, irgendwas gestiegen. der 2.Faktor erklärt ca. 11% und der 3. 9%, aber nach dem Scree-plot gibt es nur 1 Faktor.

hmmm...was sagst Du?

Danke
LG
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 31. Oktober 2006, 22:16

Wieder ich....
Ich habe jetzt für einen Teil meines FB eine Faktorenanalyse gerechnet...ist ein bereits publiziertes Verfahren.

Ich bekomme nach dem Screeplot wieder nur 1 Faktor und der erklärt nur 34%....
Hab jetzt mal versucht mit 2 und 3 Faktoren zu rechnen, aber da ist das Problem, dass ich immer wirklich hohe Doppelladungen bei fast der Hälfte der Items erhalte----das kann es ja auch nicht sein-oder???
Kannst Du mir vielleicht wieder helfen, ich weiß ich bin schon ein wenig sekant, aber meine Daten wollen einfach nicht so wie in der Literatur immer angegeben:-(
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 31. Oktober 2006, 22:18

Hab vergessen mich zu registrieren...
voriges Posting von Nila;-)
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 31. Oktober 2006, 22:55

Das hat nichts mit den Daten an sich zu tun. Faktorenanalysen sind nun mal stichprobenabhängig und ja homogener eine Stichprobe ist, desto mehr Faktoren benötigt man im Allgemeinen. Wenn es ein bereits publizierter Fragebogen ist, würe ich die Skale übernehmen wie sie ist (auch wenn sie wie sich zeigt nicht optimal ist).
Auch "Doppelladungen" sind nichts schlechtes. Items sind halt nicht nur von einer "Eigenschaft", sondern von mehreren abhängig

MfG

MW
Zuletzt geändert von Michael Weber am 1. November 2006, 11:30, insgesamt 1-mal geändert.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Nila » 15. November 2006, 16:46

hallo,
habe grad eine mail meiner betreuerin erhalten und bin ein bisl verwirrt..
also ich habe ein verfahren verwendet (bsri), den habe ich allerdings in einer gekürzten version vorgegeben und einmal die einstellung für einen partner und einmal für eine partnerin erhoben... also meine vp mussten einschätzen welche eigenschaften für einen partner und welche für eine partnerin wünschenswert sind. sowohl männliche als auch weibliche vp mussten für beide geschlechter das angeben.

ich habe nun einmal eine fa für den partner gerechnet und einmal getrennt für die partnerin. es sind für beide 2 faktorenlösungen herausgekommen, aber unterschiedliche items sind in den faktoren enthalten.

jetzt meint meine betreuerin, dass ich nun den bsri für partner und partnerin nicht in beziehung setzen kann->das ist mir auch klar.

aber ist es nicht statistisch inkorrekt wenn ich einfach eine fa für beide bsri-anwendungen erhebe? es war ja eine andere ausgangsfrage und es ist auch klar, dass für partner andere eigenschaften als wünschenswert angesehen werden als für eine partnerin...oder liege ich da falsch?

Weiß jemand weiter?
LG
Nila

 
 
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 15. November 2006, 16:52

Da die Faktorenanalyse nichts über die Stärke der Ausprägung der Faktoren aussagt, sondern nur darüber welche Items welche Eigenschaft messen, ist es meiner Meinung nach schon beachtlich, dass es unterschiedliche Faktorenlösungen gibt. Es hätten durchaus bei beiden ähnliche Faktoren herauskommen können/sollen. Aber offenbar messen die Items andere Eigenschaften, wenn sie einmal für einen Partner und einmal eine Partnerin angewandt werden. Wurde versucht die FA einmal mit den Burteilungen für gleichgeschlechtliche und einmal für gegengeschlechtliche PartnerInnen zu rechnen?

Wie "unähnlich" sind die Faktoren denn??

MfG

MW
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Nila » 15. November 2006, 17:02

naja im großen und ganzen sind sie eigentlich sehr ähnlich. also ich habe sie auch gleich benannt: männliche und weibliche eigenschaften.
also für die partnerin waren folgende items in faktor"weibliche eigenschaften": romantisch,weichherzig,gründlich,feinfühlig,sinnlich,vertrauenswürdig,zuverlässig,empfindsam,geschickt,gewissenhaft,herzlich
faktor"männliche eigenschaften":hat Führungseigenschaften,tritt bestimmt auf,verteidigt die eigene Meinung,entschlossen,kraftvoll,
sicher

für den partner waren es folgende items beim faktor"weibliche eigenschaften": romantisch,weichherzig,feinfühlig,sinnlich,vertrauenswürdig, zuverlässig,empfindsam,herzlich

für faktor"männliche eigenschaften": hat Führungseigenschaften
,tritt bestimmt auf,respekteinflößend,gründlich,verteidigt die eigene Meinung,entschlossen,geschickt,kraftvoll,gewissenhaft,
sicher

ja für gleich- und gegengeschlechtliche vp habe ich es auch getrennt berechnet und eben auch für die gesamtstichprobe, war aber nicht signifikant anders.

ich seh auch, dass es mit den namen der faktoren ein wenig hakt, aber so ganz allein ist das halt echt recht schwierig...weißt du vielleicht was besseres?

du bist mir echt eine große hilfe

LG
Nila

 
 
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 15. November 2006, 19:13

also wenn die faktoren ohnehin so ähnlich waren, wieso belässt man es dann nicht dabei und nimmt die items raus, die in der einen oder der anderen Lösung nicht drinnen sind? Ich würde wohl weniger männlich und weibliche eigenschaften als z.B "emotionales" und "repräsentatives" oder so irgendwie dazu sagen
Zuletzt geändert von Michael Weber am 16. November 2006, 16:08, insgesamt 1-mal geändert.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Nila » 16. November 2006, 14:18

hmmm...aber das darf man? weil eigentlich müsste ich ja eine neue fa mit allen 38 items rechnen, wenn ich das tue kommen zwar nach dem screeplot auch zwei faktoren raus, aber leider eben auch eine menge doppelladungen....oder darf ich jetzt einfach die ergebnisse der beiden getrennten fa miteinander vergleichen und ohne stat.berechnungen die items dann einfach zusammenfügen und halt eine rel.analyse berechnen?

nochmals danke
Nila

 
 
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 16. November 2006, 16:10

hmm, bin mir wieder mal nicht sicher, ob ich die frage richtig verstanden habe. welche 38 Items? 19 für Partner 19 für Partnerin? Die würde ich persönlich nicht in eine FA zusammenfassen

MfG

MW
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Nila » 16. November 2006, 16:25

genau ich meinte 19 und 19=38.

und ich darf das dann einfach machen und die items, die nicht identisch in den faktoren vorhanden sind, rausschmeißen? steht dazu vielleicht was im statistikbuch von bortz, damit ich meine vorgehensweise begründen kann?

LG
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 16. November 2006, 23:24

also faktorenanalysen sind ja ohnhin sehr suspekte dinge ;o)) vieles in dem bereich ist ermessenssache (festlegung der faktorenzahl,....) Glaube nicht, dass Bortz hier irgendwelche allgemiene Tipps oder Verbote ausspricht. Würde Vorgehensweise mit dem/der BetreuerIn absprechen

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Nila » 3. Januar 2007, 10:55

lieber michael,
ich hätte eine frage: also ich habe ja jetzt meine 19 items für eine partnerin und 19 items für einen partner (siehe oben). und wenn ich jetzt nur die items raussuche die in beiden versionen auf dem selben faktor laden, muss ich dann nochmal eine fa rechnen? aber da kommt mir eine andere struktur raus. oder rechne ich dann einfach eine reliabilitätsanalyse mit den items?

danke lg
Nila

 
 
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 3. Januar 2007, 11:29

Also cih würde mit den endgültigen Items abermals eine FA rechnen. Grund. FA ist abhängig von den verwendetet Items. Daher kann sich das durchaus wieder ändern. FA ist ja nur er mathematische Versuch Korrelationen zwischen Items möglichst einfach aufzuklären. Faktoren sollten daher ohnehin nicht als "reale Größen" angesehen werden

MfG

MW
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 9. Januar 2007, 16:09

Hallo,

ich habe nochmal eine Frage zur Klärung zum Umgang mit dem Screeplot. Ich entwickle gerade einen Fragebogen, der aktuell 47 Items hat, und in der Endversion ruhig nur 20 Items haben kann. Meiner Theorie folgend sollte ich 4 Skalen extrahieren können. Damit hab ich so meine Probleme. Nach Kaiser-Kriterium werden's 10 Faktoren (die letzten natürlich mit sehr geringen Eigenwerten), nach Screeplot 5. Was mach ich denn mit den Items, die auf die "hinteren" 5 Faktoren laden? Darf ich die einfach rauswerfen (also sozusagen die Faktoren, da sie ja nach Bortz "unbedeutsam" sind) und nochmal mit offener Faktorenzahl rechnen? Dann bekomme ich eine sehr viel schönere Lösung, als wenn ich diese Items in eine von vorneherein auf 5 Faktoren beschränkte Lösung hineinquetsche. So ergeben sich wieder ganz andere Faktoren. (Bortz spricht ja nur von "bedeutsamen" Faktoren, klingt also für mich, als existieren die anderen Faktoren zwar, sind aber nicht wichtig).

Danke schon mal und viele Grüße,
Stefanie
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 9. Januar 2007, 16:24

Ich würde jene Items, die auf den "weniger wichtigen" Faktoren laden aus der FA herausnehmen und nur mit den restlichen Items arbeiten. Grund: diese Items erfassen "Eigenschaften", die durch den Gesamttest im Test nicht hinreichend erfasst werden. kann diese Items daher gleich weglassen.

Weitere Reduktion der Itemzahl kann weiters mit Hilfe

- einer Reliabilitätsanalyse der in einem Faktor ladenden Items (dafür müssen eventuell Items umgepolt werden), aber auch

- der Betrachtung der Kommunalitäten (Items mit Kommunalitäten unter z.B. 0.5 herausnehmen) oder

- uneindeutigen Ladungen der Items auf den Faktoren (z.B ein Item lädt mehreren Faktoren gleich hoch)

vorgenommen werden.
Würde jedoch dringend anraten, die gewählte Vorgehensweise mit dem/der BetreuerIn abzusprechen. Nicht alle bevorzugen dieselbe Vorgehensweise

MfG

MW
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 9. Januar 2007, 16:47

Oh, vielen Dank, Du sprichst mir aus der Seele! :-) Kennst Du zufällig eine gute Quelle, die ich zu diesem Vorgehen zitieren kann? (habe Cattells Originalartikel nicht gelesen, schlägt er das so vor?)
Danke für die schnelle Antwort!
Stefanie
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 9. Januar 2007, 21:21

Was sagen denn Backhaus et al in ihrem Buch(Multivariate Analysemethoden) zu dem Problem der Itemauswahl? Glaube die gehen ähnlich vor.

MfG

MW
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 10. Januar 2007, 17:23

Ist, soweit ich das sehe, nicht näher erläutert...
Grüße,
Stefanie
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 6. Februar 2007, 19:11

oh, ich seh grad, dass ich im falschen Topic gepostet habe, hier dürfte aber gerade das gleiche Problem diskutiert werden!

Lieber Michael!
Du hast gesagt, Items unter z.B. 0,5 Kommunalität herausnehmen! Weisst du dazu eine wissenschaftliche Quelle bzw. ein Zitat, ab wann ein Item rausgeschmissen werden sollte? Wir müssen ja alles zitieren!

lg
Rita
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 6. Februar 2007, 20:54

meinte eigentlich eher die Faktorladung, nicht die Kommunalität...

lg
Rita
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 6. Februar 2007, 23:18

Werde mal nachschauen, ob ich irgendwo ein entsprechendes Zitat finde Begündung für mich ist jedenfalls: ist die Kommunalität unter 0.5, so wiird nicht einmal 50% der varianz des Items erklärt. Es erfasst daher größtenteils "Eigenschaften" die mt den anderen Items nicht erfasst werden

MfG

MW
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 6. Februar 2007, 23:35

danke Michael!

also, bei einer Einfaktorenlösung sind ja die Kommunalitäten eigentlich nichts anderes als die quadrierten Faktorladungen, oder?
das heisst eine Faktorladung von .475 -> nur 23% werden erklärt!

ist nicht viel, eigentlich zuwenig!

aber ich habe gehört, dass bei reflektiven Indices die Faktorladung keine Rolle spielt, man schaut sich halt dann das Cronbach Alpha an, oder? Allerdings muss ich dazu erst verlässliche Literatur finden...

Weisst du vielleicht dazu etwas?

lg
Rita
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 6. Februar 2007, 23:46

bei einem Faktor kanns ja schon mal sein, dass eine Faktorladung nicht so hoch ist, da ja noch andere (weniger aufschlussreiche) Faktoren für die Varianz der Variablen massgeblich sein könnten...

was meinst du dazu?

Vielen Dank übrigens!!

Rita
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 6. Februar 2007, 23:53

hi @ all!

ich habe hier folgendes gefunden:

stevens (2002) gibt folgende ad-hoc regel für die signifikanz (p=0,01; 2seitig) von ladungen:

bei einer stichprobengröße von

n=50 r>0,361
n=100 r>0,256
n=140 r>0,217
n=180 r>0,192
n=200 r>0,182
n=250 r>0,163
n=300 r>0,149
n=400 r>0,129
n=600 r>0,105
n=800 r>0,091
n=1000 r>0,081

die werte müssen laut ihm aber verdoppelt werden (stichwort alpha-adjustierung).

beispiel: item x hat eine ladung von 0,34 bei einer stichprobengröße von n=180.

r 0,192 muss verdoppelt werden =0,384
somit ist die ladung von x zu klein (nicht signifikant).

Stevens, J. (2002). Applied multivariate statistics for the social science (4th Ed.). Hillsdale, NJ: Erlbaum.

lg,
eric.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 7. Februar 2007, 12:16

@ Kommunalität bei nur einem Faktor: ja die Kommunalität ist die quadrierte Ladung, daher entspricht eine Kommunalität von 0.5 einer Ladung von etwa 0.7 in diesem (einzigen) Faktor. Ich wüdre daher Items, die im (einzigen) Faktor geringer laden als 0.7 rausnehmen.

@ Signifikanz von Ladungen: hier zeigts ich wieder einmal die Diskrepanz von signifikanz und relevanz. Eine Korrelation (Ladung) von 0.362 mag signifikant sein, für relevant erachte ich sie nicht unbedingt. Auch hier bliebe ich (ungeachtet der Stochprobengröße) bei einer Kommunalität von etwa 0.5 (als Pi mal Daumen Wert).

Backhaus schlägt vor den KMO auch itemweise heranzuziehen (aus der Hauptdiagonale der Anti Image Korrelationsmatrix) und hier Items mit KMO Werten unter 0.5 herauszunehmen. Bis 0.7 sind Items eher weniger geeignet (ebenfalls laut Backhaus). Wie sehr man dieser Empfehlung folgen will/kann/soll, sei dahingestellt. Es ist auch sicherllich betreuerInnenspezifisch.

Ich würde ja die Kommunalität von 0.5 damit begründen, dass sie die untere Schranke der Reliabilität ist. Und Items die mit einer rel geringer als 0.5 gemessen werden, erachte ich als unzureichend (da wird´s sicher irgendwo auch Zitate geben)

MfG

MW
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 7. Februar 2007, 15:54

ok, ich verstehe...

in unserem Fall ist es so, dass wir versuchen wollen, alle Items zu behalten, da wir aus ihnen (4 Stück) eine Skala bilden wollen... nun ist es so, dass jeweils 1 Item aus der Rolle fällt und nur Faktorladungen von .475 bis .707 hat. (mit jeweils 1 Item ist gemeint, dass wir 6 Faktorenanalysen gemacht haben über zwar inhaltlich dieselben Items, jedoch wurden damit 6 verschiedene Personen bewertet...). Und wir stehen grad etwas an, weil wir nicht wissen, wie wir das Problem möglichst schonend lösen können. Unser Ziel ist es eigentlich mit diesen Items dann weiterzurechnen, Summen zu bilden etc... sprich, einen Index bilden zu können, damit wir unsere Hypothesen testen können.
Die Reliabilitätsanalysen zu den jeweils 6 FA haben ein Cronbach-Alpha zwischen .626 und .767 gezeigt! Also ja gar nicht so übel, oder?

lg
Rita
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 7. Februar 2007, 19:43

hmm, ich verstehe jedoch nicht ganz. Wie sehen die Daten aus, dass man Faktorenanalysen pro Item machen kann?? Sind es mehrfachmessungen, sodass eine Itemvarianz entsteht? Erbitte Aufklärung, da ich sonst keine sinnvollen Aussagen machen kann

Mfg

MW
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 7. Februar 2007, 21:00

also wir haben einen Fragebogen mit 6 verschiedenen "Berufsinhabern" (Frisör, Frisörin, Elektrotechniker, Elektrotechnikerin, Unternehmer, Unternehmerin - pro Seite einer) und darunter die 4 Items (bestimmend, einfühlsam, vernünftig und fürsorglich) stehen. Der Frisör etc... sollen also nach diesen Items jeweils auf einer Skala von 1-6 (vollkommen unzutreffend bis vollkommen zutreffend) bewertet werden.

und unsere Idee war (und unsere Hoffnung ist noch immer ;)), aus den 4 verschiedenen Items (bzw. eigentlich 4 Items mal 6 Berufsinhabern) einen "Genderindex" zu bilden - um zu messen, wie stark die Geschlechterstereotypen der Studienteilnehmer sind (durch spätere Differenz- und Summenbildung über diese 4 verschiedenen Items). Denn dieser Genderindex wird in einigen unserer Hypothesen als Variable eingehen!

Kannst du dir jetzt etwas besser unseren Sachverhalt vorstellen?

lg
Rita
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 7. Februar 2007, 21:06

achja, wir gehen bei den Items von Intervallskalenniveau aus, da in unseren Augen die Abstände zwischen den Antwortmöglichkeiten gleich sind.

danach haben wir FA über jeden Berufsinhaber gerechnet und jetzt dementsprechend pro Item 6 verschiedene Faktorladungen (weil 6 Berufe, die jeweils nach allen 4 Items bewertet wurden).

Rita
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 7. Februar 2007, 23:21

und weshalb werden die 4 Items nicht getrennt ausgewertet??? 4 Items sind ja nicht gerade die Welt. Wäre dann eine multivariate VA mit Messwiederholungen (sofern die Vpn alle 6 Berufsgruppe eingeschätzt haben).
Sehe auch gerade nicht wie hier ein genderindex gebildet werden soll. Indem die Items einfühlsam und fürsorglich bei Frauen höher eingestuft werden?? Wenn ja, was soll die FA hier bringen? Es geht ja nicht um Zusammenhänge zwischen den Items, sondern um unterschiedliche Bewertungen. Ich persönlich würde den genderindex nicht via FA bestimmen, sondern mir andere Wege suchen.
z.B. Genderindex hoch wenn Frauen bei "weiblichen" Eigenschaften deutlich stärker einegschätzt werden bzw. Männer bei männlichen Eigenschaften deutlich. Sofern alle Personen alle Berufsgruppen bewertet haben könnte man Differenzen zwischen Einschätzung des Vorhandenseins der Eigenschaft von Männern und Frauen bestimmen.
Bei "männlichen Eigenschaften": Mann - Frau
Bei "weiblichen Eigenschaften": Frau - Mann
Das wird dann addiert und je höher der Wert desto stereotypischer antwortet Person

MfG

MW
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 7. Februar 2007, 23:48

hallo michael!

ich bin neben rita der 2te, der an dieser erhebung/diplomarbeit mitwirkt.
ich denke wir reden hier grad ein bissl einander vorbei, bzw. haben wir es dir bis jetzt noch nicht genau erklären können.

du hast in deinem letzten post genau das angesprochen, was wir machen (bzw. schon gemacht haben): wir bilden jeweils aus den 4 items, die bei allen berufen ausgefüllt werden summen und differenzen (um z.b. zu erforschen ob männliche Vpn grössere unterschiede bei den items "bestimmend" und "vernünftig" zwischen dem männlichen elektrotechniker und dem männlichen frisör machen als weibliche Vpn dies tun; oder ob sich die unterschiede in allen 4 items zwischen männl. und weibl. Vpn unterscheiden, sprich ob männl. Vpn stärker unterscheiden als weibl. Vpn). dazu müssen wir eben differenzen/summen zwischen diesen einzelnen items bilden (item "bestimmend" beim männl. Elektrotechniker minus item "bestimmend" beim männl. Frisör addiert mit der "bestimmend" differenz zwischen männl. ET und männl. Frisör; männl. mit weibl. Vpn vergleichen -> wer macht größere unterschiede?).

und damit wir das machen können, sprich die items aufsummieren oder differenzen ausrechen können, muss ja davon ausgegangen werden, dass die items alle dasselbe konstrukt messen, nämlich geschechterstereotypen.

wir suchen also nur eine argumentation, um rechtfertigen zu können, dass wir diese differenzen und summen überhaupt bilden dürfen! und dazu müssen wir doch zeigen, dass sie dasselbe messen (eben anhand einer faktorenanalyse). falls sie nicht dasselbe messen, können wir nicht einfach diese summen/differenzen bilden.

nun haben wir also für die 4 items beim männl. ET eine FA berechnet. und auch für die restlichen 5 berufe. wir haben somit 6 FA mit jeweils 4 ladungen.

jetzt belass ich's mal mit meinen erklärungen, ich hoffe dass ich's verständlich rübergebracht habe und freu mich auf ein feedback von dir!

lg,
eric.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 9. Februar 2007, 13:38

Ich verstehe aber noch immer nicht ganz, weshalb man hier unbedingt die 4 Items zu einem Kennwert zusammenfassen möchte. Wenn es um Geschelchterstereotypien geht, müsste man wohl alle 24 Items (4 mal 6) zu einer FA zusammenfassen um sich ansehen, ob hohe Werte bei "männlichen Eigenschaften" in "männlichen Berufen" mit hohen Werten bei "weiblichen Eigenschaften" in weiblichen Berufen einhergehen. Oder aber, was ich sinnvoller fände, man lässt Cluster- oder Latent Class Analyse drüber laufen, um nach typischen "Antwortmustern zu suchen". Meiner Meinung nach, wird die FA hier falsch eingesetzt.

MfG

MW
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 9. Februar 2007, 13:40

Weitere Alternative: eine multivariate mehrfaktorielle VA mit 2 Messwiederholungsfaktoren

Faktor 1) Beruf
Faktor 2) Geschlecht (Beruf)
Faktor 3) Geschlecht der befragten Person

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon moving.shadow » 9. Februar 2007, 14:01

Michael Weber geschrieben:Ich verstehe aber noch immer nicht ganz, weshalb man hier unbedingt die 4 Items zu einem Kennwert zusammenfassen möchte. Wenn es um Geschelchterstereotypien geht, müsste man wohl alle 24 Items (4 mal 6) zu einer FA zusammenfassen um sich ansehen, ob hohe Werte bei "männlichen Eigenschaften" in "männlichen Berufen" mit hohen Werten bei "weiblichen Eigenschaften" in weiblichen Berufen einhergehen. Oder aber, was ich sinnvoller fände, man lässt Cluster- oder Latent Class Analyse drüber laufen, um nach typischen "Antwortmustern zu suchen". Meiner Meinung nach, wird die FA hier falsch eingesetzt.

MfG

MW


danke für deine antwort!

und die ergebnisse dieser methoden würden (falls es so rauskommt, wie wir es uns erhoffen) als beweis dienen, dass wir dann differenzen/summen bilden, um unsere hypothesen zu berechnen?

vielen dank,
mfg,
eric.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 9. Februar 2007, 19:47

nein beweis ist das keiner. Es ist ein anderer Zugang. Differenzen zwischen denselbe Items in unterschiedlichen Situationen zu bilden bedarf ja keines Beweises. Cluster- und Latent Class Analysen "liefern" wie gesagt Personengruppenmit ähnlichen Antwortmuster. Wenn man "Glück" hat bekommt man 2 "latente" Gruppen.
a) die egalitären (diejenigen die unabhängig vom Geschlecht Berufe gleich "beurteilen")
b) die "rollentypsch Antwortenden", die beim selben Geschlechtern ähnlich urteilen unabhängig welcher Beruf vorgegeben wird.

@ FA: eine FA hat die Aufgabe herauszufinden, welche Variablen die Korrelation zwischen den Items erklären. Geht man nun davon aus, dass der Stichprobe mehrere Gruppen zu Grunde liegen (egalitäre und rollentypisch Antwortende), so wird es zwischen den Items eventuell gar keine Korrelationen geben.

allgemeine Frage: wievle Stufen haben die 4 Items und wieviele Personen wurden befragt?? Ach ja und allen Personen wurden allen 6 Berufe zur Beurteilung vorgegeben, oder?

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon moving.shadow » 9. Februar 2007, 19:58

Michael Weber geschrieben:nein beweis ist das keiner. Es ist ein anderer Zugang. Differenzen zwischen denselbe Items in unterschiedlichen Situationen zu bilden bedarf ja keines Beweises. Cluster- und Latent Class Analysen "liefern" wie gesagt Personengruppenmit ähnlichen Antwortmuster. Wenn man "Glück" hat bekommt man 2 "latente" Gruppen.
a) die egalitären (diejenigen die unabhängig vom Geschlecht Berufe gleich "beurteilen")
b) die "rollentypsch Antwortenden", die beim selben Geschlechtern ähnlich urteilen unabhängig welcher Beruf vorgegeben wird.

@ FA: eine FA hat die Aufgabe herauszufinden, welche Variablen die Korrelation zwischen den Items erklären. Geht man nun davon aus, dass der Stichprobe mehrere Gruppen zu Grunde liegen (egalitäre und rollentypisch Antwortende), so wird es zwischen den Items eventuell gar keine Korrelationen geben.

allgemeine Frage: wievle Stufen haben die 4 Items und wieviele Personen wurden befragt?? Ach ja und allen Personen wurden allen 6 Berufe zur Beurteilung vorgegeben, oder?

MfG

MW


- die 4 items haben eine 6stufige antwortskala (von "vollkommen unzutreffend" bis "vollkommen zutreffend")
- n = 849
- alle Vpn füllten alle 6 Berufe aus

die unterschieds-hypothesen haben wir dann mit unabhängigen t-tests gerechnet (mittelwertsvergleiche der verschiedensten differenzen aus den items über die verschiedenen berufe hinweg). nur ist uns gesagt worden, dass wir vorher erst begründen müssen woher wir das recht nehmen differenzen/summen zwischen den einzelnen items bilden zu dürfen.
"die items müssten dasselbe messen, damit man zwischen ihnen beliebig skalen bilden darf".
und das versuchen wir nun zu zeigen, damit wir unsere berechungen beibehalten können, und bisher ist es uns nicht gelungen herauszufinden wie wir das zeigen können (der vorschlag des betreuers war es, dies anhand einer FA zu zeigen).

mfg,
eric.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 9. Februar 2007, 23:11

also wie gesagt, eine Differenze zwischend enselben Fragen bei unterschiedlichen Bedingungen sollte nicht unbedingt das Problems ein. FA finde ich persönlich, wie gesagt eher nicht so geeignet. Bei 849 Personen wär für mich die Methode der Wahl eine LCA oder eine Clusteranalyse (eben um Personentypen) zu finden.

Halte aber noch immer die dreifache mutivariate VA als das geeigensteste Instrument. Wäre es möglich mir die Daten zukommen zu lassen, damit ich mir das mal selber ansehen kann?? Wie gesagt, ich persönlich halte die FA für weniger geeignet. Wenn der/die Betreuerin das aber so haben möchte, soll es mir auch recht sein

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 9. Februar 2007, 23:20

arbeitet man mit der multivariaten VA, so berechnet man "nur" wie die Eigenschaften im Schnitt pro Beruf und Geschlecht von Männern und Frauen bewertet werden. Wären Männer und Frauen anders, so müsste es Wechselwirkungen geben (eventuell sogar 3-fache)

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Agieh » 13. Februar 2007, 02:02

Beitrag verschoben aus dem Methodiktutorium
"Diskussion"
omega geschrieben:diese frage ist in unserer gruppe im forschungspraktikum II auftgetaucht: stimmt es dass bei der faktorennalyse normalverteilung eine voraussetzung ist- in zwei lehrbüchern steht nichts davon, aber eine kollegin hat gesagt, in einem skriptum zur differentiellen psychologie steht dass nv eine voraussetzung für die faktorenanalyse ist.
danke, lg omega
Agieh

 
 
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 13. Februar 2007, 10:09

Faktorenanalysen beruhen auf Korrelationen und es werden items standardisiert ... Dafür ist aus rein mathematscher Sicht ledigich Intervallskalierung der Daten notwenig. Wie aus der Statistik I bekannt, können Ausreißer Korrelationen, Varianzen und Mittelwerte verzerren. Das wirkt sich dann natürlich auf die FA aus. Allerdings wird der verzerrende Einfluss einzelner Ausreißer mit steigendem Stichprobenumfang immer geringer.
All das berücksichtigend halte ich persönlich die NV bei halbwegs großer Stichprobe für wenige bedeutsam. (ich weiß das ist pragamtisch und kann diskutiert werden, aber dazu stehe ich durchaus und wie mir scheint habe ich hier einige Lehrbücher auf meiner Seite ;o))).
Auch zu bedenken ist, dass der für die Prüfung der NV gerne herangezogene K-S Test als H0 die NV postuliert. Ist das Ergebnis signifikant, so weicht die Verteilung der Daten signifikant von einer NV ab. Wir wissen aber auch, dass ein Test mit wachsendem N immer mächtiger wird (abweichungen also leihchter entdeckt). Bei großem N muss man sich also fragen, ob die vom KS Test gefundene Abweichung von der NV auch wirklich problematisch ist.

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon omega » 14. März 2007, 20:44

danke, mw!
hab nun 2 neue probleme: 1. ab wann ist eine stichprobe groß ?
2. was sind faktorwerte nun wirklich - kann mir anschaulich nichts drunter vorstellen ?
danke für deine unermüdliche geduld, lg omega
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 15. März 2007, 13:15

@ 1) naja sagen wir mal ab etwa 120 - 150 Personen. Ist aber absolut nicht mehr als ein SEHR GROBER Richtwert und entbehrt jeglicher mathematischer Grundlage

@ 2) welche Faktorwerte? Die, die man sich abspeichern kann oder die Ladungen der Items im Faktor, oder die Kommunalitäten ...


MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon omega » 15. März 2007, 13:27

die die man als variablen abspeichern kann und wo ich dann nicht weiß wo ich sie dann tatsächlich im output finde bzw wo ich dann mit ihnen weiterrechnen kann, danke, lg omega
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 15. März 2007, 14:20

Im Output findet man die Faktorwerte gar nicht. Wird im Datenblatt gespeichert. Werte sind standardisierte Kennwerte für die Faktoren. Also je höher der Kennwert, desto stärker ist der Faktor bei der Person ausgeprägt

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon rilli » 28. Juni 2007, 16:39

In einer DA ist mir ein Wert für Hauptfaktorenladung untergekommen. Was soll das sein?
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 28. Juni 2007, 21:37

Die Ladung eines Faktors,a lso wie wichtig der Faktor für das Item ist (zumindest wird das üblicherweise darunter verstanden)

Mfg

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon rilli » 29. Juni 2007, 13:46

Ist es wichtig diesen Wert anzugeben.
Oder reicht % der erklärten Varianz des Faktors?
rilli

 
 
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 29. Juni 2007, 19:08

Ladungen benötigt mna um Faktoren zu benennen. Halte sie also für durchaus wesentliche Kennwerte (zumindest für den Anhang)

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon rilli » 6. Juli 2007, 21:09

was bedeutet beim Output der Faktorenanalyse " Rotierte Summe der quadrierten Ladungen"?
Wann hat man das zu beachten?
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon rilli » 8. Juli 2007, 22:39

Und noch eine Frage:
Ist es sinnvoll sich die Ausgabe zu Anti-Image anzeigen zu lassen?
rilli

 
 
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 11. Juli 2007, 15:28

@ rotierte Summe: das sind die Kennwerte der rotierten Faktoren

@ Anti Image: ich persönlich verwende das eigentlich nicht; es kann jedoch auskunft darüber geben, ob es Items gibt, die für die FA nicht so geeignet sind

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon rilli » 11. Juli 2007, 17:40

gibt man in der DA dann diese rotierten lösungen an?
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 16. Juli 2007, 20:59

ich persönlich würde die rotierten lösungen angeben

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 9. Oktober 2007, 19:19

Hallo,

ich bin wirklich schon am Verzweifeln... schon so schlimm, dass ich in jedem Thema poste, wo meine Frage vielleicht reinpassen würde - sorry...
Ich soll eine konfirmatorische Faktorenanalyse rechnen, und der Prof hat gemeint, es gibt eine Formel, die mir sagt, wie viele Personen ich mindestens testen muss, um meine postulierten 18 Faktoren zu bestätigen.
Jetzt sitz ich da und hab´ keine Ahnung, wo diese Formel stehen soll... Kennt die irgendjemand?
Ich schätze, es werden so ca 200 Leute sein, brauche das aber genau...

LG und DANKE!
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 9. Oktober 2007, 23:17

Als ich kenne diese Formel nicht. Kanns ein, dass es im Rahmen der Lisrelmodelle (=Pfadanalysen) solche Faustregeln gibt. Eventuell den Prof fragen, woher er von dieser Formel weiß. 18 Faktoren sind halt doch ziemlich viel. Wenn man via Pfadanalyse arbeiten, werden 200 Personen wohl etwas zu wenig sein (vermute ich mal so aus dem Bauch heraus)

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 28. März 2008, 16:31

Hallo Michael,

meine Frage ist vielleicht etwas blöd, aber da ich nur die englische SPSS-Version habe, bekomm ich das einfach nicht hin: wie kann ich denn diese Tabelle bekommen, bei der man sehen kann, wie hoch die Reliabilität wäre, wenn man das Item entfernen würde?
Hätte das was mit Anti-Image zu tun, das erwähnst du ja etwas weiter oben?

Vielen Dank schonmal!
LG, Kathrin
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 31. März 2008, 01:36

Das findet man nicht bei der Faktorenanalyse, sondern unter Analyze => Scale=> Reliability Analysis=> Statistics => Scale if Item deleted

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 16. Mai 2008, 12:24

Hallo
Wenn eine Faktorenanalyse "scheiter" im Sinne von inhaltlich nicht wirklich sinnvollen Faktoren. Ist es dann eigentlich zulässig inhaltlich sinnvoll zusammengehörige items zu einer skala zusammenzufassen (auch wenn sie nicht auf einen faktor laden) und reliabilitätsanalyse rechnen. cronbach ist dann wahrscheinlich niedrig (bei mir so um 0.56). aber da das ganze ja so wie ichs verstanden habe so stichprobenabhängig ist und eine skalenbildung inhaltlich vollkommen gerechtfertigt werden kann kann man ja auch mit dem 0,56 leben (wenn man darauf hinweist dass es eigentlich zu niedrig ist).

Kann man so argumentieren. Danke. Würd mich um eine Stellungnahme sehr freuen.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 20. Mai 2008, 18:13

Prinzipiell ja, würde das aber im Vorfeld mit dem/der BetreuerIn absprechen

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 26. Mai 2008, 11:38

Ich muss für ein Proseminar einen Test auf Rasch-Homogenität überprüfen UND andere testtheoretische Gütekriterien. Nun hab ich mir ein Programm besorgt mit der ich die Homogenität überprüfen kann, dass schaff ich also.

Nur hab ich keinen Plan, wie ich andere Kriterien überprüfen soll. Kann ich z.B. unahbhängig von der Rasch-analyse eine Faktorenanalyse machen? Um dann z.B. zu sagen die Items laden alle auf einer Dimension oder gibt sich das nicht sowieso von selbst, wenn mein Test rasch-homogen ist?

Und welche anderen Berechnungsmöglichkeiten für andere Kriterien bleiben mir? Ich kann z.b. schonmal ja keine Reliabilität rechnen weil ich die Möglichkeit nicht hab einen Retest oder Paralleltest vorzulegen.

Wäre über anregungen dankbar
steff
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 6. Juni 2008, 21:29

Meine Frage geht in Richtung Posting vom 16.5.:

Ich habe in meinem Erhebungsinstrument einen FB eingesetzt, durch den laut Literatur 3 Skalen (mit je 6 bis 8 Items) abgebildet werden. Nun habe ich ein Problem: wenn ich eine FA rechne, kann ich diese 3 Skalen nicht bestätigen! Jegliches Weiterrechnen ist daher auch blöd, denn entweder

- tue ich so, als hätte ich keine FA gerechnet mit der Begründung, es ist eh ein publizierter FB und ich halte mich einfach an die Itemzuordnung zu den Skalen aus der Literatur; dann rechne ich aber mit Skalen mit schlechten Reliabilitäten (die genauen Werte muss ich nachschauen). Aber die Vergleichbarkeit mit anderen Studien wäre "verbal" (also, ich könnte die Konstrukte, die die Skalen darstellen, verwenden) möglich.

- Oder ich mache eigene Skalen (was inhaltlich nicht so gut passt wie die erste Version), hab daher statistisch gesehen brauchbare Skalen, die aber inhaltlich bei weitem schwieriger zu verwerten sind.

Was soll ich machen? Ich weiß echt gerade nicht weiter :-(

Danke für jegliche Hilfe!
Astrid
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 6. Juni 2008, 21:48

Nachtrag:

Cronbach's Alpha ist bei einer Skala ca. .60, bei einer ca. .70, bei einer ca. .80 ("ca." heißt plus/minus ein paar Hunderstel). Rausnehmen einzelner Items lohnt sich laut Output gar nicht, würde Alpha meist nur verschlechtern (oder um Zehntelpunkte verbessern - also kaum einen Unterschied machen)

Liebe Grüße!
Astrid
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 6. Juni 2008, 23:26

Das ist leider kein seltenes Problem. Derartiges sollte man mit dem/der BetreuerIn besprechen, da beide Varianten legitim sind

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 7. Juni 2008, 16:45

Danke, lieber Michael! Ich dachte schon, ich hätte einfach nur "Pech" oder einen sehr komischen Datensatz (was ich wahrscheinlich auch beides bissi habe...), aber anscheinend gibt es dieses Problem öfters. Mal schauen, was meine Betreuerin sagt.

Danke Dir!
Liebe Grüße,
Astrid
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 11. Juni 2008, 19:29

da ich bei meiner faktorbestimmung theoriegeleitet vorgehe, wollt ich fragen, wie man die faktorwerte selbst ausrechnen kann, also ohne es bei der faktorenanalyse einfach anzuklicken und die faktoren automatisch mitzurechnen.

lg, lisi
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 12. Juni 2008, 00:24

das geht nur wenn man die ladungen der einzelnen Items in den Faktoren hat. dann geht´s einfach via compute befehl. damit erhält man die echten Faktorscores. Üblicherwese werden aber Skalenwerte berechnet, wobei man einfach die Punkte jener items, die in einem Faktor laden addiert (oder auch mittelt). Bei publizierten Tests sollte Angabe zur Berechnung der Skalenwerte im Manual zu finden sein

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Freisein » 15. April 2009, 14:34

Ich hätte eine Frage zu einer Faktorenanalyse in einem Zeitschriftenartikel: wenn in dem Artikel nur die Kommunalitäten gegeben sind und die Ladungsmatrix nicht vollständig abgebildet ist (sondern nur Ladungen größer 0.3 angegeben sind), dann kann ich daraus die Eigenwerte nicht berechnen, oder gibt es doch einen Weg? Mein Betreuer hätte nämlich so gern die Anteile der erklärten Varianz bei der Studie dabei stehen.

lg Bianca
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 22. April 2009, 12:31

nein, in diesem Fall kann man das leider nicht

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon DaniE. » 24. Februar 2010, 17:09

Ich habe in Anlehnung an eine DA (andere Stichprobe, andere Stadt) vier Skalen übernommen (einige Items modifiziert) da jede Skala eine hohe Gesamtvarianz bzw. hohes Cronbach Alpha aufwiesen. Die Skalen wurden in dieser DA aufgrund der Theorie selber gebildet. Ich habe jetzt selber auch noch einmal eine Faktorenanalyse durchgeführt und stehe bei 3 Skalen nun vor einem Problem:
Wenn ich pro Skala (jede Skala besteht nur aus 6 Items) eine FA durchführe, erhalte ich nur 1 Faktor (pro Skala) und mir wird keine rotierte Lösung angeboten im SPSS. Man soll ja immer die rotierte interpretieren??? Darf ich hier dann die unrotierte hernehmen?

Wenn ich über alle 4 Skalen eine FA durchführen lasse, dann verteilen sich die Items ungünstig (inhaltlich nicht logisch/anders als in der Theorie) und ich müsste ein paar Items entfernen, die ich jedoch inhaltlich unbedingt drin lassen sollte...

kann mir wer diesbezüglich helfen?
lg dani
DaniE.

 
 
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 24. Februar 2010, 18:22

Wenn man nur einen Faktor hat, kann nicht rotiert werden. Die Einfaktorlösung ist wie eine rotierte zu verstehen. Will man eine bereits gemachte FA wiederholen gibt es antatt der explorativen FA (die hier gemacht wurde), die Möglichkeit der sogenannten konfirmatorischen FA. Damit kann man anhand eines neuen Datensatzes prüfen, ob auch dafür eine vorher festgelegte FA Lösung gilt. Das läuft dann über sogenannte Strukturgleichungsmodelle (SEM oder auch LISREL udn Pfadanalysen genannt)) und kann, wenn man auf ein Produkt der SPSS Familie zurückgreifen möchte, mit dem Programm AMOS gemacht werden

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon marioo25 » 24. Februar 2010, 18:54

DaniE. hat am 24.02.2010 um 16:09:50 geschrieben:Ich habe in Anlehnung an eine DA (andere Stichprobe, andere Stadt) vier Skalen übernommen (einige Items modifiziert) da jede Skala eine hohe Gesamtvarianz bzw. hohes Cronbach Alpha aufwiesen. Die Skalen wurden in dieser DA aufgrund der Theorie selber gebildet. Ich habe jetzt selber auch noch einmal eine Faktorenanalyse durchgeführt und stehe bei 3 Skalen nun vor einem Problem:
Wenn ich pro Skala (jede Skala besteht nur aus 6 Items) eine FA durchführe, erhalte ich nur 1 Faktor (pro Skala) und mir wird keine rotierte Lösung angeboten im SPSS. Man soll ja immer die rotierte interpretieren??? Darf ich hier dann die unrotierte hernehmen?

Wenn ich über alle 4 Skalen eine FA durchführen lasse, dann verteilen sich die Items ungünstig (inhaltlich nicht logisch/anders als in der Theorie) und ich müsste ein paar Items entfernen, die ich jedoch inhaltlich unbedingt drin lassen sollte...

kann mir wer diesbezüglich helfen?
lg dani


Wieso machst du eigentlich pro Skala eine FA???
Wenn man nur einen Faktor extrahiert, kann keine Rotation erfolgen. Durch die Rotation wird ja normalerweise u.a. der erklärte Varianzanteil der ursprünglichen Lösung nach bestimmten Kriterien umverteilt. Da du nur einen Faktor hast, kann die erklärte Varianz schwer anders verteilt werden.

Es reicht doch, wenn du über alle Items eine FA machst.

Die Frage ist, warum manche Items nicht theoriekonform laden. Vielleicht handelt es sich ja um jene Items, die du modifiziert hast. Oder deine Stichprobe ist nicht repräsentativ bzw. deine Stichprobe weicht wesentlich von derjenigen ab, die in der DA herangezogen wurde, die du als Grundlage verwendest.
marioo25

 
 
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon DaniE. » 24. Februar 2010, 19:17

@ marioo25
Danke dir. Hab mich ein wenig an dieser DA orientiert bezüglich der Vorgehensweise. Werde mir das noch einmal durch den Kopf gehen lassen :)
LG Dani
DaniE.

 
 
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Wolfgang84 » 11. März 2010, 22:20

Gibt es eigentlich irgendwelche Richtwert, was die Verwendung von fehlenden Werten betrifft (im SPSS kann man fehlende Werte ja durch den MW ersetzen), d.h. wieviele fehlende Werte (in Prozent) in den Daten trotzdem zu akzetablen Ergebnissen führen?
Wolfgang84

 
 
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 12. März 2010, 00:55

aus dem bauch heraus würde ich jetzt sagen max. 20%. Literaturstelle kenne ich dafür aber keine

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Wolfgang84 » 12. März 2010, 16:15

In der Literatur hab ich leider auch nichts gefunden. Ich hab heute schon in der Bibliothekt sämtliche Werke aus der Präsenzliteratur zu diesem Thema durchgesehen, aber eben leider ohne Erfolge. Danke jedenfalls für die grobe Einschätzung.
Wolfgang84

 
 
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 16. September 2010, 19:00

Hallo,

ich habe eine kurze Frage und würde mich wirklich sehr über eine Antwort freuen, da ich bald meine Hausarbeit abgeben muss, aber hier an einer Frage schon echt lange hänge.

Und zwar: ich wollte mehrere Fragen, die zu einem gleichen Themengebiet gehören zusammenfassen. Dazu habe ich diese sechs Fragen gewählt und folgendes erhalten:

KMO = 0,790
Kommunalitäten: 1 = 0,353 , 2 = 0,404 , 3 = 0,243, 4= 0,715, 5= 0,317, 6= 0,579.
Erklärte Gesmatvarianz 43,512 %.
Komponentenmatrix= 1 = 0,594 , 2 = 0,635 , 3 = 0,493, 4= 0,846, 5= 0,563, 6= 0,761.

Eine rotierende ist ja da nicht möglich. Was muss ich da denn jetzt beachten? Kann ich die jetzt so zusammenfassen oder wäre das nicht gut? Das Cronbachs Alpha liegt bei 0,723.

Vielen Dank und beste Grüße
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 26. September 2010, 21:24

Das das Cronbach Alpha passt würde ich die Items trotz dem geringen erkläten varianzanteil einiger Items (3 und 5) zu einem Faktor zusammenfassen. Das ist aber mein persönlicher Zugang der sicherlich nict von allen geteilt wird. Ich bin einfach kein wirklicher Fan der FA

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 10. Oktober 2010, 23:02

Hallo!

Ich hoffe, es kann mir jemand helfen, ich zerbreche mir schon lange zeit den kopf darüber, aber ich hab bis jetzt noch keine antworten in der literatur gefunden:

Also ich hab einen Fragebogen vorgegeben, bei dem jede Person einige texte lesen musste und dann auf einer polaritätsskala beantworten musste wie sie den text fanden (Items wie z.B. langweilig - spannend). Jetzt hab ich einen Teil der Stichprobe den Text vorgegeben und einem anderen Teil der Stichprobe den gleichen Text mit einem zusätzlichen Satz in der Mitte, wo ich ermitteln möchte, ob der eine Satz dazu führt, ob nun der ganze Text anders bewertet wird. Mein Prof. meinte ich muss bei jedem Text eine eigene Faktorenanalyse berechnen, muss ich aber auch bei jeder der beiden Versionen des Textes eine eigene FA berechnen, denn ein wenig anders sind die Faktoren dann schon???
Und kann ich dann eh normal z.B. einen t-test für die beiden Stichproben berechnen wenn ich die einzelnen Items vergleichen möchte - wenn z.B. in der Literatur steht, dass der eine Satz dazu führen soll, dass der Text als spannender beurteilt wird? Um dann zu schauen, ob die Gruppe mit dem zusätzlichen Satz wirklich findet, dass der Text dadurch spannender ist als die Gruppe ohne dem Satz.

Ich hoffe, jemand kann mir bei meinem Problem helfen :-)

Danke und lg
Sandra
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 11. Oktober 2010, 13:26

Wenn es darum geht, Faktorenstruktur der beiden Situationen (Text mit und ohne Satz) zu vergelichen würde ich ein Strukturgleichungsmodell wählen. Alternativ eine MIXED Model ANOVA. Iinnersubjektfaktor: Fragen zum Text, Zwischensubjektfaktor: mit und ohne zusätzlichen Satz. Gibt es eine Interaktion spielt der zusätzliche Satz in zumindest einer Frage eine Rolle

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 11. Oktober 2010, 20:41

Lieber Herr Weber!

Vielen Dank für Ihre schnelle Antwort!!
Über mein Thema gibt’s ganz ganz wenige Studien zu dem Thema, deswegen hab ich mit meinem Prof. ausgemacht, dass ich einmal die Theorie durchschau und hab aus unterschiedlichen Büchern die Polaritätsskala aufgestellt…ein Buch sagte, dass der Text mit einem zusätzlichen satz als angenehmer wahrgenommen werden soll, in einem anderen hab ich gefunden, dass er als positiver wahrgenommen werden soll…und so hab ich dann auch die einzelnen Hypothesen aufgestellt z.B. Bei Text 1: Textversion 1 wird als langweiliger bewertet als Textversion 2.
Und wenn ich die einzelnen Items auswerte kommen mir wirklich nach den Theorien die Ergebnisse heraus, wird z.B. wirklich als angenehmer gesehen als der kürzere Text.
Jetzt hat mir mein Prof. das letzte Mal gesagt, dass ich zu jedem Text eine FA rechnen soll, weil ich 6 Texte habe (davon je 2 Versionen) und immer die gleiche Polaritätsskala. Jede Versuchsperson hat abwechselnd einen Text mit Satz und dann ohne zusätzlichen Satz bekommen (also 3 mal Version 1 und 3 Mal Version 2). Und weil er so auf die Faktorenanalyse bestanden hat, wollt ich fragen, ob’s möglich ist für jeden Text und jede Version (=12 ) eine FA zu rechnen und auch wenn die Items nicht immer ganz gleich auf die gleichen Faktoren laden, ich trotzdem Gruppenvergleiche bei den einzelnen Items machen kann?
Ich finde ihre Ideen auch super, danke!! Ich werde das auch noch zusätzlich mal rechnen und mir das anschauen, aber ich wollt ihm halt auf jeden Fall auch die Faktorenanalysen zeigen, weil er das das letzte Mal auch noch extra sagte.
Danke und lg
Sandra
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 12. Oktober 2010, 09:39

Nun die Faktorenstruktur ist praktisch ja nie "ganz gleich" (sie is ja bekanntermaßen extrem Stichproben und Situationsabhängig). natürlich kann man auch 12 FAs rechnen.es fragt sich nur: was dann?

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 14. Oktober 2010, 10:54

hallo!

ich hätte mal eine frage zu missing datas: ich habe eine vorstudie gemacht für die entwicklung einer avatarbindungsskala (online gaming) mit 86 items....ich muss eine FA rechnen allerdings habe ich zuviele fehlende werte....wie füllt man diese missing datas auf? also mit welcher methode am besten? das problem ist, dass ich in meinen daten hauptsächlich extremwerte habe (also die meisten haben auf der visuellen analogskala 0 oder 100 angeklickt)...meine stichprobe is mittelgroß mit n=226.....die fälle ausschließen wird nicht gehen, weil dann bleiben mir keine personen mehr übrig...
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 14. Oktober 2010, 20:02

Michael Weber hat am 12.10.2010 um 9:39:34 geschrieben:Nun die Faktorenstruktur ist praktisch ja nie "ganz gleich" (sie is ja bekanntermaßen extrem Stichproben und Situationsabhängig). natürlich kann man auch 12 FAs rechnen.es fragt sich nur: was dann?

MfG

MW


hm...ja ich bin jetzt noch verwirrter als vorher :-) Ich werd ihn mal fragen, ob er wirklich unbedingt eine FA haben möchte. Wie ich mir das vor dem berechnen überlegt habe, hab ich mir das einfacher vorgestellt zu rechnen, aber wenn ich das jetzt alles ins spss zum berechnen eingeben muss, komm ich erst drauf, dass es so nicht geht bzw. ein ergebnis rausbekomme, dass ich nicht möchte.

Im Prinzip interessieren mich ja wie die texte mit Zusatzsatz beurteilt werden, brauchte aber ja eine "Kontrollgruppe" um zu vergleichen wie der Text "normal" beurteilt wird. Jetzt ist aber somit jede Gruppe abwechselnd einmal Kontroll- und einmal Versuchsgruppe. Habts ihre eine Ahnung wie ich die 6 Texte miteinander vergleichen kann? Ich steht jetzt völlig an welches Verfahren ich verwenden muss :-( Ich hab das Gefühl je mehr ich mich wieder in die verschiedenen ANOVAS, MANOVAS, etc. etc. reinlese, desto unklarer wird mir welches Verfahren ich verwenden muss.

LG Sandra
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 15. Oktober 2010, 08:26

für mch klingt das nach einer MIXED Model ANOVA (Innersubjektfaktor: Text; Zwischensubjktfaktor: mit ohne zusatzsatz). Falls man die Polaritäten nicht zu einer Skala zusammenfassen kann/ will halt multivariat oder (methodischw eniger prickelnd) pro Polaritätsprofil. Natürlich könnte man die Polaritätsitems auch als dritten Faktor (zweiter Innersubjektfaktor) reinnehmen, aber das wird beider Interpertation "unlustig"

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 15. Oktober 2010, 08:29

Gast hat am 14.10.2010 um 10:54:55 geschrieben:hallo!

ich hätte mal eine frage zu missing datas: ich habe eine vorstudie gemacht für die entwicklung einer avatarbindungsskala (online gaming) mit 86 items....ich muss eine FA rechnen allerdings habe ich zuviele fehlende werte....wie füllt man diese missing datas auf? also mit welcher methode am besten? das problem ist, dass ich in meinen daten hauptsächlich extremwerte habe (also die meisten haben auf der visuellen analogskala 0 oder 100 angeklickt)...meine stichprobe is mittelgroß mit n=226.....die fälle ausschließen wird nicht gehen, weil dann bleiben mir keine personen mehr übrig...


Weswegen fehlen die Items denn? Weil die Personen Antwort verweigert haben oder weil Fragen "irrelevant" waren? Bsp für eine "irrelevante" Frage wäre: 'Wie alt ist ihr ältestes Kind?' bei Leuten, die zuvor angegeben haben, keine Kinder zu haben

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 15. Oktober 2010, 12:12

hallo!

einzelne verschiedene fragen wurden einfach zufällig ausgelassen....es ist eine vorstudie um die bindung zu einem avatar (spielfigur bei online spielen) zu erheben. ich schätze mal, dass die fragen einfach übersehen wurden, der fragebogen zu lang war oder fragen einfach unpassend für einige probanden waren (da es ja ne vorstudie für die entwicklung einer skala ist) jedenfalls hab ich jetzt zu viele missing datas um eine faktorenanalyse zu rechnen....

lg vera
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 17. Oktober 2010, 01:01

Michael Weber hat am 15.10.2010 um 8:26:15 geschrieben:für mch klingt das nach einer MIXED Model ANOVA (Innersubjektfaktor: Text; Zwischensubjktfaktor: mit ohne zusatzsatz). Falls man die Polaritäten nicht zu einer Skala zusammenfassen kann/ will halt multivariat oder (methodischw eniger prickelnd) pro Polaritätsprofil. Natürlich könnte man die Polaritätsitems auch als dritten Faktor (zweiter Innersubjektfaktor) reinnehmen, aber das wird beider Interpertation "unlustig"

MfG

MW


Vielen Dank, ich werd das mal versuchen.

Ich bin nicht oft im Forum, aber ich hab mir jetzt diesen Statistik-Teil im Forum angeschaut und hab gesehen, dass Sie immer jedem schnell und hilfreich Antworten!

Vielen Dank dafür!

LG Sandra
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 19. Oktober 2010, 09:08

Folgende Frage hat mich erreicht:
**********************************************************************************************************
Hallo.
Ich habe eine Frage zur Faktorenanalyse: was kann der Grund dafür sein, dass man bei der FA über eine Anzahl Persönlichkeitsitems ganz viele Faktoren bekommt, auf denen die Items alle mehr oder weniger hoch laden, auf keinem Faktor aber eindeutig?
Vielen dank.
***********************************************************************************************************
zunächst einmal muss ich fragen: wurde die FA Lösung rotiert? Klingt nämlich anch einer typischen unrotierten Lösung

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon SabrinaLaura » 19. Oktober 2010, 09:17

Ich habe beim Menüpunkt "Rotation" eingegeben: Methode "Varimax" und Anzeige "Rotierte Lösung". Dann müsste sie je eigtnlich schon rotiert sein.
Hintergrund meiner Frage ist, dass wir einen Persönlichkeitsfragebogen erstellen wollen, der 12 Skalen mit jeweils 10 Items hat. Und nun wollten wir mit einer FA bestätigen, dass es diese zwölf Skalen und die jeweils dazugeordneten Items wirklich gibt. Aber bei der FA kommen eben wie gesagt ganz viele Faktoren raus (ein grosser hauptfakrtor und viele "kleinere"), denen die Items irgendwie zugeordnet sind und auf denen sie alle mehr oder weniger hoch laden.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon marioo25 » 19. Oktober 2010, 10:06

SabrinaLaura hat am 19.10.2010 um 9:17:58 geschrieben:Ich habe beim Menüpunkt "Rotation" eingegeben: Methode "Varimax" und Anzeige "Rotierte Lösung". Dann müsste sie je eigtnlich schon rotiert sein.
Hintergrund meiner Frage ist, dass wir einen Persönlichkeitsfragebogen erstellen wollen, der 12 Skalen mit jeweils 10 Items hat. Und nun wollten wir mit einer FA bestätigen, dass es diese zwölf Skalen und die jeweils dazugeordneten Items wirklich gibt. Aber bei der FA kommen eben wie gesagt ganz viele Faktoren raus (ein grosser hauptfakrtor und viele "kleinere"), denen die Items irgendwie zugeordnet sind und auf denen sie alle mehr oder weniger hoch laden.



Auch wenn du dir die rotierte Lösung ausgeben lässt, wird auch die unrotierte angezeigt. Vielleicht hast du versehentlich in der unrotierten nachgesehen.


Wie hoch ist denn dein KMO?
Man könnte sich die Anti-Image-Analyse ansehen und die "auffälligen" Items bzw. das "auffälligste" Item entfernen und dann erneut die FA berechnen. Dies kann zu einer viel besseren, eindeutig interpretierbaren Faktorenstruktur führen.

Ihr könntet aber auch einfach die Reliabilitäten der von euch apriori definierten Faktoren berechnen und diejenigen Items ausscheiden, die die Rel. vermindern.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon SabrinaLaura » 19. Oktober 2010, 10:42

Also es wird nur eine Komponentenmatrix angezeigt in der Ausgabe, von daher nehme ich an, es ist die rotierte.

Wo finde ich den KMO-Wert? Bzw. was muss ich anklicken, damit er angezeigt wird?

Anti-Image-Analyse kenne ich nicht. Wie mache ich das denn?

"Auffälligste Items entfernen": anhand von welchem Wert ist denn das "auffällig" gemeint?

Das mit dem Items anhand der Reliabilitäten ausscheiden hatten wir als Idee, haben sie dann aber verworfen, weil jede Skala weiterhin 10 Items haben soll.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon marioo25 » 19. Oktober 2010, 11:11

Naja, nur Items beibehalten (obwohl sie nicht wirklich mit einer Skala vereinbar sind) weil man meint, die Skala MUSS 10 Items beinhalten soll, ist nicht zielführend. Durch die FA ist ja auch keineswegs gewährleistet, dass du pro Skala 10 ladende Items hast.

KMO Wert muss man sich ausgeben lassen, je näher bei 1, desto besser. Sollte aber 0,7 nicht unterschreiten (je nachdem wo man nachliest erhält man andere Werte, die passabel sind). Kann man sich über das Feld Deskriptivstatistik bei der FA ausgeben lassen.

Anti-Image ist ebenfalls über die Deskriptivstat. bei der FA auswählbar. Dort gibt es dann den Bereich Anti-Image-Korrelation. Die Autokorrelationen (Item mit sich selbst) sollten auch einen gewissen Wert (0,6) nicht unterschreiten, je höher der Wert desto besser.
Auf jeden Fall kann man hier sukzessive die Items mit den geringsten Werten ausscheiden und dann eine erneute FA berechnen. Im Normalfall sollte die neue FA-Lösung besser sein als die vorherige.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 19. Oktober 2010, 12:58

Ganz allgemein gebe ich auch zu bedenken, dass Faktorenanalysen generell nicht geeignet sind, Dimesionen abzubilden. Sie basieren auf Korrelationen mit all den daraus resultierenden Problemen (wie Ausreißer die Korrelationen "verursachen" oder "reduzieren", Stichprobenabhängigkeiten ...).

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 19. Oktober 2010, 14:35

hallo! ich hätte auch eine frage zur FA:

ich habe ne hauptkomponenten(extraktion) gemacht u bekomme 18 Faktoren die Eigenwert >1 haben. (bei 84 items)...das sind doch sehr viele oder??? wenn ich mir den Screeplot ansehe würde ich sagen es sind so nur ca. 3 oder 4 Faktoren....

% der Varianz: (rotierte summe der quadrierten ladungen)
11,600
10,273
5,481
4,283
4,267
4,170
3,945
3,526
3,068
2,901
2,602
2,382
2,143
2,015
1,932
1,732
1,716
1,612

welche faktoren sollte man da rausnehmen? (kommunalitäten - extraktion sind alle über 0,5...ich hab n=222).....sorry für die blöde frage, ist schon jahre her dass ich das gemacht habe :-)

lg natascha
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 19. Oktober 2010, 17:51

und weswegen überhaupt eine explorative FA? Würde überlegen
a) eine konfirmatorische FA zu rechnen (sofern Faktorenstruktur bekannt)
b) die FA generell lassen und Reliabilitätsanalysen für die Items der inhaltlich definierten Faktoren machen

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 31. Oktober 2010, 12:53

Steh vor folgendem Problem und wollte nach Rat fragen:
Ich untersuche Geschwisterbeziehungen bei türkischen und österreichischen Erwachsenen und berücksichtige Persönlichkeitseigenschaften (Kontrollvariable)
Ich hab für beide Stichproben, also separat, Faktoren- und Reliabilitätsanalysen des Persönlichkeitsfragebogens (adaptierter NEO-PI-R) berechnet.
In beiden Stichproben zeigen sich ganz unterschiedliche Faktorenladungen und einige Faktoren laden auf den falschen Faktoren. In der Reliabilitätsanalyse zeigen sich wieder unterschiedliche Reliabilitäten der Skalen in den beiden Stichproben. Ich müsst laut Faktoren- und Reliabilitätsanalyse also in beiden Stichproben ganz unterschiedliche Items eleminieren.....

....kann ich dann trotzdem die Persönlichkskalen der beiden Stichproben miteinander vergleichen?(Beispielsweise würde Extraversion in der österreichischen Stichprobe mit 2 weiteren Items gemessen, die bei der türkischen Stichprobe allerings eliminiert wurde....

hoff ich krieg eine rasche antwort :?
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 31. Oktober 2010, 14:19

und noch eine Frage (hier gestellt, weil es inhaltlich zum obigen Posting von mir passt)
ich habe nicht alle Items aus dem NEO genommen, sonder mir die passenden ausgesucht (inhaltliche wichtige und trennscharfe items). jetzt weiss ich aber nicht wie ich mit den skalenwerten weiterechnen soll, da ich ja nicht die normierungen der origninalversion nehmen kann (die hat ein anderes punktesystem, da ja auch mehr items).

ich hab eine idee, bin mir nicht sicher:
darf ich pro skala die mittelwerte der jeweiligen stichproben ausrechnen und dann immer pro proband sagen, je nachdem ob dessen summenwert in einer skala über oder unter dem mittelwert der stichprobe in dieser skala liegt, dass die eigenschaft der person über- bzw. unterdurchschnittlich ausgeprägt ist???

gibts bessere alternativen dazu?
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 2. November 2010, 21:18

ohne normwerte kann man wenig machen. Da kann man wirklich nur jede Person in Relation zur Stichprobe setzen. Ob das allerdings inhaltlich sinnvoll ist, kann ich nicht abschätzen

@ FA: ja das Problem ist bekannt: FA und REL sind nun mal stichprobenabhängig. Ob Faktorenlösung wirklich unterschiedlich ist, kann man z.B. mit einem Strukturgleichungsmodell prüfen. Falls einem das zu mühsam ist, könnte man alle Items aus der Skala entfernen, die in einer Stichprobe nicht passen, um so die Kennwerte vergleichbar zu halten. Derartige Entscheidungen sollte man allerdings mit der Betreuung besprechen. Ideal wäre gewesen, wenn eine derartige Situation bereits vor der Datenerhebung besprochen und ein Vorgehen überlegt worden wäre

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 3. November 2010, 16:54

vielen dank michael!
hab schon beim prof angefragt, mal sehen, was er dazu sagt....
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Asuana » 19. Januar 2011, 21:46

ich habe eine frage zur skalenbildung.wenn ich jetzt durch die faktorenanalyse items für eine skala herausfinde,wie fasse ich die zusammen?sie haben alle das gleiche wertelabel.eine person meinte mal,dass ich zb (Item 1 mal dessen faktorladung + item 2 mal dessen faktorladung+ item 3 mal dessen faktorladung)/3(anzahl der Items) rechnen soll?ist das der richtige weg?und wenn ich negative und positive faktorladungen in einem faktor habe,wie berechne ich das dann?
danke
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon marioo25 » 20. Januar 2011, 12:58

Asuana hat am 19.01.2011 um 20:46:20 geschrieben:ich habe eine frage zur skalenbildung.wenn ich jetzt durch die faktorenanalyse items für eine skala herausfinde,wie fasse ich die zusammen?sie haben alle das gleiche wertelabel.eine person meinte mal,dass ich zb (Item 1 mal dessen faktorladung + item 2 mal dessen faktorladung+ item 3 mal dessen faktorladung)/3(anzahl der Items) rechnen soll?ist das der richtige weg?und wenn ich negative und positive faktorladungen in einem faktor habe,wie berechne ich das dann?
danke



Die einfachste und gebräuchlichste Methode ist, dass du einfach Summenscores berechnest, dh einfach alle Items die auf einem Faktor laden addieren. Man kann noch zusätzlich durch die Anzahl der einfließenden Items dividieren, was vor allem sinnvoll ist, wenn deine Skalen aus unterschiedlich vielen Items bestehen.

Du kannst dir aber auch die Faktorscores ausgeben lassen. Über den Menüpunkt Speichern bei der FA, kann man Faktorscores ausgeben lassen. Diese sind viel präziser, weil jedes Item mit einem spezifischen Regressionskoeffizienten gewichtet wird. Im Prinzip geht es darum, dass Items mit höherer Ladung stärker in den Score miteinfließen.
Bei Faktorscores fließt aber jedes Item bei jedem Faktor mit ein, auch diejenigen mit minimalen Ladungen, aber dann auch nur minimal gewichtet.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Asuana » 20. Januar 2011, 13:12

Danke für die schnelle Hilfe.Aber wenn bei faktorscores jedes item bei jedem faktor einfliesst,dann kann ich doch gar keine skalen mittels irgendeiner beschriebenen methode berechnen,weil jedes item zu jedem faktor gehört?und wie rechne ich dann mit den faktorscores weiter?ich muss mit den faktoren eine einfaktorielle va für abhängige stichproben rechnen?was ist dann mein faktor?lg
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon marioo25 » 20. Januar 2011, 13:39

Die Faktorscores wären dann deine AVs. Aber auch wenn du Summenscores bildest sind ja die resultierenden Faktoren die AVs.

Schau, bei einer FA lädt jedes Item auf jedem Faktor. Man ordnet im Normalfall nur jedes Item dem Faktor zu auf dem es am höchsten lädt. Die anderen Ladungen des Items lässt man einfach "unter den Tisch fallen".

Bei Faktorscores werden die Items ja entsprechend ihrere Ladung gewichtet (je höher die Ladung, desto höher das gewicht). Die Faktorscores sind dann einfach deine Skalenwerte, nur das diese eben präziser sind, weil sie nicht einfach Ladungen außer acht lassen.
Im Prinzip ist ein Faktorscore wie der Wert auf einer spezifischen Skala zu betrachten (zB Extraversion).


Aber wie gesagt, die gängiste Methode ist ohnehin einfach Summenscores zu bilden, dh du summierst einfach die Items die du den entsprechenden Faktoren zuordnest (und dividierst sie durch die Anzahl der einfließenden Items) und siehe da, du hast deine Skalenwerte, die wiederum deine AV darstellen.
Ich vermute mal, dass dieses auch von dir gefordert sein wird.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 24. Januar 2011, 10:22

Hallo!
Ich hätte mal eine Frage zur Berechnung der FA: Ich hab meinen FB zweimal der selben Stichprobe vorgegeben. Nun will ich wissen, ob ich für die FA nun beide Zeitpunkte extra berechne oder soll ich dann einfach die Werte vom 1. und 2. Erhebungszeitpunkt gemeinsam für die FA verwendet. Das selbe frage ich mich auch bei der Reliabilitätsanalyse.
Ich hoffe, dass ich meine Frage verständlich formuliert habe und mir jemand darauf antworten kann.
Lg Gabi
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 24. Januar 2011, 15:44

Will man die "Stabilität der Faktoren" prüfen. So benötigt man eigentlich ein Strukturgleichungsmodell. Nur ait kann man sich anschauen, ob man zu beiden Zeitpunkten von der selben Faktorenstruktur ausgehen kann. Das wäre eigentlich die Voraussetzung um die Ergebnisse zu beiden Zeitpunkten miteinander zu vergleichen. Eine gemeinsame Analyse beider Zeitpunkte halte ich sowohl für FA als auch Rel Analyse für wenig zielführend. Wenn schon dann getrennt und hoffen, dass Faktorenstruktur zu beiden Zeitpunkten halbwegs gleichartig ist

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 26. Januar 2011, 15:05

Ich hätte auch eine Frage zur FA bzw. zur Interpretation:
Ich hab bei meiner DA eine FA gerechnet und konnte die Faktoren nicht bestätigen - hab sie aber trotzdem für die Auswertung hergenommen. Eine Freundin hat mir gesagt, dass es mit einer kleinen Stichprobe (n = 40) eh sehr unwahrscheinlich ist, dass die vorgegeben Faktoren bestätigt werden. Ich wollte das jetzt als Erklärung in die DA schreiben, hab aber kein Zitat dazu gefunden.
Stimmt die Aussage von meiner Freundin überhaupt? Und wenn ja, weiß zufällig irgendjemand, wo da etwas drüber stehen könnte?
Lg Nora
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 26. Januar 2011, 23:13

Also die eringe Stichprobengröße halte ich nicht für ausschlaggebend. Explorative FAs sind bkanntermaßen extrem stichprobenabhängig. Prüfung mittels explorativer FA ist m.M. nach auch nicht geeignet um eine vorgegebene Faktorenstruktur zu prüfen. Eigentlich sollte es eine konfirmatorische FA mittels SEM sein

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 27. Januar 2011, 14:56

Es wurde die FA mittels SPSS berechnet - ist also dann eine explorative. Kann ich da also in die Interpretation schreiben, dass diese sehr stichprobenabhängig ist und das der Grund für die Nicht-Bestätigung der Faktoren ist? Und gibts da irgendwo Literatur dazu?
Lg Nora
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 27. Januar 2011, 18:58

naja, als Begründung ist das ziemlich schwach. Es ist maximal eine mögliche Erklärung. Allerdings wear es ja "nur" eine explorative FA, die ohnehin keine vorgebene Fakltorenstruktur prüft. Würde eher sagen, dass mittels eine neuerlicher explorative FA die ursprünglichen Faktoren nicht repliziert wurden. Soweit die Fakten und aus.

MFG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 30. Januar 2011, 16:58

Hallo!
genau dazu hab ich auch eine frage. ich hab einen fragebogen, der zwar nach skalen, die ich in der literatur vorgefunden habe, gestaltet wurde, die einzelnen items wurden aber entweder von diesen skalen übernommen, umgewandelt oder nach meinem thema neu formuliert. in 7 dieser skalen hab ich ein sehr gutes cronbach alpha, in 2 nicht.
eigentlich war ich damit auch zufrieden, allerdings hatte ich die befürchtung, dass einzelne skalen vielleicht untereinander zu sehr korrelieren.
ich hab jetzt über spss eine fa laufen lassen. da hätt ich jetzt 14faktoren, wobei 10 davon unter 2% der Varianz liegen...
auf der suche nach methoden, diese faktoren zu reduzieren, bin ich hierher gekommen und nun generell verunsichert, ob ich die fa überhaupt rechnen soll?!
bitte um antwort....
lg und danke,
b.i.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 31. Januar 2011, 19:54

wieviele dr faktoren haben einen eigenwert von > 1?

MFG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 2. Februar 2011, 09:46

Ich habe eine neue FA gemacht, jetzt siehts so aus:
Bei der Spalte "Summen von quadrierten FAktorladungen für Extraktion" lese ich bei % der Varianz 14 Faktoren ab. Die ersten beiden Faktoren erklären 25,5% und 10,3%, die nächsten beiden um die 4%, dann die nächsten 4Faktoren um die 3% und die letzten 6 Faktoren um die 2% (der letzte davon: 2,040).
also überragend ist das ja nicht, oder?
b.i.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 2. Februar 2011, 11:25

...in der Komponentenmatrix finden sich dann außerdem nur mehr 7 faktoren aufgelistet, wobei manche nur mehr durch ein item beschrieben werden....
b.i.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 2. Februar 2011, 11:39

....der erste dafür durch über 30...
...und nach der durchsicht der einzelnen items, die einem faktor zugeordnet werden, bin ich mir gar nicht mehr sicher, ob das einen sinn ergibt...

?????

b.i.
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon marioo25 » 2. Februar 2011, 11:54

Hast du eine Faktorenrotation durchführen lassen?

Wenn fast alle Items auf einem Faktor laden, klingt das für mich nach der Ursprungslösung der FA. Durch die Rotation verteilen sich die Itemladungen auf mehrere Faktoren, wodurch die Interpretation erleichtert wird.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 2. Februar 2011, 12:04

ja, die hab ich mir jetzt auch gerade angesehen, da haben alle 14 faktoren zumindest 2 items...allerdings bin ich von der sinnhaftigkeit noch immer nicht sehr überzeugt.
ich glaub, ich steh gerade ziemlich an...

b.i.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon marioo25 » 2. Februar 2011, 12:23

Wieviele Items hast du eigentlich insgesamt?

Was hast du als Faktorenextraktionskriterium herangezogen (Eigenwert>1)?
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 2. Februar 2011, 14:50

insgesamt sinds 52 items.
ja, genau das hab ich als faktorenextraktionskriterium genommen

b.i.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 2. Februar 2011, 16:45

ich hab jetzt den backhaus zu rate gezogen. nach dem kaiser-meyer-olkin-kriterium hab ich anhand der korrelationen in der anti-image-korr.matrix die variablen hinausgeschmissen, die in der diagonale unter 0,5 waren.
jetzt hätt ich 12 faktoren. wenn ich mir die rotierte komponentenmatrix ansehe, so gibt es faktoren mit nur einem item.

kann das stimmen, was ich da mache?
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon marioo25 » 2. Februar 2011, 17:22

naja, ich würd die Items nicht nur nach dem KMO-Kriterium selektieren.

Ich würd mir die Kommunalitäten ansehen und wie die Items auf den Faktoren laden. ZB sind Items die nicht eindeutig zuordbar sind auffällig.

Die FA funktioniert leider nicht immer prototypisch. Oft ist es eine ewige Spielerrei mit Items eliminieren, erneute FA, wieder eliminieren, dann wieder FA, wieder Items aufnehmen usw.
Und dann hat man eine zufriedenstellende Lösung gefunden und berechnet die Reliabilitäten der Faktoren und dann passen die plötzlich nicht. Und das Spiel geht von vorne los.

Also du hast folgende Möglichkeiten:
- Weitere FAs bis es endlich passt
- Im Vorfeld also a-priori die Items einzelnen Skalen zuweisen bzw. inhaltlich zu Skalen zusammenfassen und dann für diese die Rel. berechnen.

Zu Beginn hast du geschrieben, dass du dich an bereits bestehenden Skalen orientiert hast jedoch die Rel. bei zwei nicht zufriedenstellend waren.
Wie hoch waren die denn?
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 3. Februar 2011, 09:17

eine skala hatte nur ein cronbach alpha von 0,498, das andere 0,460.
ich hab mir auch überlegt, dass ich ja nicht weiß, ob die anderen skalen nicht zu sehr miteinander korrelieren.
das ist eben kein fertig übernommener fragebogen, sondern ein zusammengestoppelter. und normalerweise macht man ja dann eigentlich eine FA. daher hab ich diesen weg als korrekten und sicheren gesehen....
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 3. Februar 2011, 13:23

Ich würde mal alle Items rausnehmen, die in Faktoren mit nur einem Item laden. Offensichtlich erfassen diese Items etwas, das in den anderen Items nicht oder nur wenig erfasst wird und danach die FA nochmals rechnen.

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon 11ar7 » 3. Februar 2011, 16:02

...dann sag ich mal danke für den tip und werd mich dransetzen....
b.i.
11ar7
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 15. Februar 2011, 16:50

Hallo!
ich habe die Faktorenanalyse jetzt öfter durchgerechnet, zuerst mit allen, dann im ersten schritt diejenigen items beseitigt, die in der anti-image-matrize unter 0,5 lagen (laut backhaus...), dann in der nächsten FA hab ich alle eliminiert, die doppelt waren (laut Weber).
ich hab nun 4 faktoren angenommen, allerdings sind die reliabilitäten nicht so toll.
der erste faktor hat zwar eine rel von 0,9, aber die restlichen 3 erreichen nicht mal 0,8, sondern 0,74 und 0,75 und 0,77...
darf ich die dann noch verwenden? eigentlich sollten die ja über 0,8 sein, damit ich sie gemeinsam verwenden und auch interpretieren darf, oder?
und warum sind die reliabilitäten dieser faktoren schlechter als die reliabilitäten von den zuvor angenommenen skalen??
und was würde denn ein statistiker nun weiter machen?????

...danke für die hilfe....


b.i.
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon marioo25 » 15. Februar 2011, 19:17

Also die Rel. passen durchaus. Natürlich könnten sie höher sein, aber an sich ist das schon ok. Wenn man sich Manuale von publizierten Fragebögen ansieht, sind die Rel. auch oft in dieser Höhe, zumindest für einzelne Skalen.

Warum die Rel. schlechter sind, als von den zuvor angenommenen Skalen kann mehrere Gründe haben:
- Ein einfacher Grund wäre die Itemanzahl, je mehr Items desto höher die Rel (meistens zumindest). Vielleicht haben die neuen Faktoren weniger Items.
- Die Rel. ist ja auch nur ein Maß für die Itemhomogenität. Je höher die Rel. desto homogener die Items. Die Ergebnisse der FA sind stark stichprobenabhängig, einerseits bzgl. der Personen, andererseits bzgl. der Items (die verwendeten Items sind ja eigentlich auch nur eine Stichprobe aus unendlich vielen theoretischen Items). Wie du selbst bemerkt haben wirst, variieren die Faktorenladungen je nachdem welche und wieviele Items in die Analysen mitaufgenommen wurden. Daher kann es sein, dass Items zwar lt. FA "zusammengehören", aber dies ist immer im Kontext aller anderen Items zu betrachten, die auch in die FA mitaufgenommen wurden. Daher kann es sein, dass die Ursprungsskalen möglicherweise Items beinhalteten die eigentlich homogener sind, als diejenigen die laut FA identifiziert wurden.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 15. Februar 2011, 21:09

vielen dank für die schnelle antwort!

heißt das nun, dass ich trotzdem auf der sicheren seite bin, wenn ich die faktoren der FA nehme und nicht die skalen, die ich vorab nehmen wollte?
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon marioo25 » 15. Februar 2011, 21:56

naja, beides sind vertretbare herangehensweisen. Man kann die Skalen a priori definieren oder man kann eine FA heranziehen um die Faktoren zu bestimmen. Am schönsten wäre es natürlich, wenn sich die apriori Skalen mit der FA decken (ist nur leider nicht immer der Fall).

Im Zweifelsfall solltest du deinen BetreuerIn fragen. Jeder vertritt einen anderen Standpunkt.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 5. April 2011, 10:54

Hallo Michael!

Folgende Frage: Ich soll einen Fragebogen evaluieren, der aus zwei Fragebögen mit Unterskalen besteht (zwei Konstrukte mißt). Muß ich dann für jeden Fragebogen eine Faktorenanalyse berechnen oder reicht eine?

Lg
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon marioo25 » 5. April 2011, 11:14

Gast hat am 05.04.2011 um 10:54:20 geschrieben:Hallo Michael!

Folgende Frage: Ich soll einen Fragebogen evaluieren, der aus zwei Fragebögen mit Unterskalen besteht (zwei Konstrukte mißt). Muß ich dann für jeden Fragebogen eine Faktorenanalyse berechnen oder reicht eine?

Lg


Naja, an sich stellt sich die Frage was denn jetzt die genaue Intention ist und welche Konstrukte eigentlich mit den Fragebögen erfasst werden.

Wie wurden denn die Items den Skalen zugeordnet? Gab es schon eine FA im Vorfeld? Oder war die Zuordnung a-priori?

Werden die zwei Fragebögen immer in Kombination vorgegeben oder ist das eine Ausnahme und du hast bereits zwei "etablierte" Fragebögen einfach nur gleichzeitig vorgegeben?
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon dominik_ » 4. September 2011, 17:46

Hallo, eine Frage zur konfirmatorischen Faktorenanalyse; sollte damit schauen, ob sich die erhobenen Daten meiner DA (theoretisch fundierter übernommener Fragebogen) in der Stichprobe abbilden,. Kann ich das auch mit SPSS machen? Und mit welchen werten kann ich diese Tatsache prüfen?

Danke für die Hilfe!

Dominik
dominik_
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 6. September 2011, 09:40

Geht z.B. mit AMOS. Das ist ein SPSS Modul zu Strukturgleichungsmodellen. Zur Frage welche Werte man heranzieht, sollte man sich in die Strukturgleichungsmodelle einlesen (gibt dort mehere Kennwere zur Prüfung der Modellgeltung wie z.V: RMSEA, ACI, chi²/df usw.)

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 23. September 2011, 11:47

Hallo,

ich habe für meine DA einen Fragebogen entwickelt und habe mittels Hauptkomponentenalyse und Reliabilitätsanalyse ausgewertet.

Zwei Fragen: Sollte man auch bei diesen Verfahren im Methodikteil und bei den Ergebnissen kurz berichten, dass man Voraussetzungen (Normalverteilung, Homogenität der Varianzen etc.) geprüft hat und wenn wie?
Weil finde so viel wiedersprüchliches in Literatur und es heist aber schon "Normalverteilung und Homogenität der Varianzen keine Voraussetzungen für Hauptkomponentenanalyse aber wünschenswert..."

Liebe Grüße und Danke!
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 22. November 2011, 15:51

hi!
ich verwende für meine da einen fragebogen, den es schon gibt - die 16 items können zu 4 skalen zugeordnet werden (laut literatur wurde das bei über 800 vpn herausbekommen).
jetzt hab ich eine faktorenanalyse gerechnet (hab 400 vpn) und es werden nur 3 faktoren extrahiert. wenn ich eingebe dass 4 faktoren extrahiert werden sollen, gleicht das ziemlich den ergebnissen der literatur, bis auf 2 items, die dopplet laden (einmal im "richitgen" faktor laut literatur und einmal in einem anderen).
was soll ich jetzt am besten tun? trotzdem die items zu den skalen laut literatur zuordnen?
ich hab auch viele items (insgesamt 6) die eine kommunalität von unter 0.5 haben. soll ich die alle rausschmeißen?
ich würde mich wirklich sehr über eine antwort freuen, da ich gerade nicht weiß wie ich weitermachen soll...
LG
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon marioo25 » 22. November 2011, 16:00

Wieso rechnest du eigentlich die FA? Ist es Teil deiner DA, dass du überprüfst ob sich die 4-Faktorenlösung replizieren lässt?

Wenn du die FA eigentlich nur aus Interesse berechnet hast, dann würd ich die 4 Faktorenlösung nehmen, die laut Literautur gefunden wurde. Ich würd mir halt im Vorfeld die Reliabilitäten für diese Faktoren anhand deiner Stichprobe ansehen. Wenn die passen, dann kannst du die lt. Literatur propagierte Faktorenstruktur übernehmen.

Wenn du jetzt einfach Items eliminierst oder eigene Faktoren extrahierst, dann sind die Faktoren ja nicht mehr im Sinne der Autoren interpretierbar. Wenn es sich sogar um einen FB handelt, der bereits validiert ist und Anwendung findet, dann darfst du ohnehin nicht einfach Items ausschließen.
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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 22. November 2011, 16:11

vielen dank für die schnelle antwort!
hab gedacht ich muss eine fa berechnen, damit ich weiß, ob die in der literatur gefundene faktorenlösung auch bei meinen daten zutrifft....
aber wenn ich das eh einfach so übernehmen kann, umso besser!
die reliabilitäten passen übrigens.
danke nochmal, du hast mir seeehr geholfen :)
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 12. Dezember 2011, 17:21

Hallo,
ich sitz gerade zimlich gestresst bei meiner diplomarbeit und hab eine frage zur fa. ich habe 15 items die ich mit einer fa reduzieren möchte. mach eine fa (roti. varimax) --> 3 faktoren kommen heraus wobei bei einem faktor nur ein item dem faktor zugerechnet wird. kann das sein?? is das gültig? wie ist das dann mit relibilität? bei den anderen zwei faktoren hab ich halbwegs brauchbare cronbachs alphas. kann ich mit diesem einem item faktor weitere berechnungen machen??

bitte um aufklärung....vielen DANK
grüße jakob
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 12. Dezember 2011, 23:54

Bei der Reliabilität wird ja (im übertragenen Sinn) gemessen, wie gut Items zusammenpassen. Gibt´s nur eines, dann ist das per se nicht berechnenbar. Offenbar misst das eine Item etwas anderes als alle anderen. daher bildet es einen eigenen Faktor

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 28. Dezember 2011, 18:36

Hallo,
ich hätte eine frage bezüglich fa und bewertung von bildern. meine dipl arbeit sieht dermaßen aus. ich versuche zusammenhänge zwischen verschiedenen urlaubsmotivationen (diese habe ich mit einer fa berechnet) und landschaftsbildern herauszufinden. Die landschaftsbilder wurden anhand eines (pseudo, da selbst ausgewählt und nur 6 gegensatzpaare) semmantischen differntial bewertet. mich würd jetzt interessieren ob die zwei gewonnen faktoren einfluss auf die bewertung der bilder haben bzw. ob sie sich bei der bewertung der bilder unterscheiden.
grundsätzlich habe ich mir gedacht die gewonnen faktoren mit den bildern zu korrelieren. wenn signifikante korrelationen auftreten, weiß ich jetzt nur nicht auf welcher seite der gegensatzpaare die korrelation auftritt (z.B ob sie jetzt bei eher bei freundlich - oder bei unfreundlich korrelieren). wie sehe ich ob nun freundlich oder unfreundlich von den Befragten gemeint worden ist????
oder vielleicht gibts ja eine noch bessere methode um unterschiede herauszufinden.

ich hoffe ich hab mich halbwegs deutlich ausgedrückt und dass jemand auch kurz nach weihnachten zeit und muse hat mir vielleicht weiterzuhelfen. wär wirklich wichtig, da der abgabetermin immer näher rückt

lg
j
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Michael Weber » 3. Januar 2012, 00:33

Leider ist mir nicht klar, was gemeint ist. Korrelationen haben ja Vorzeichen. Daran ist ja erkennbar wie die Faktoren mit den Bewertungen korrelieren. Da ich aber viel zuwenig Informationen über die Gewinnung der Faktorwerte und die Polung der Bewertung habe, kann ich sehr wenig dazu sagen

MfG

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Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 19. Januar 2012, 19:17

Ich habe zwei theoretische Fragen zur FA:
Professoren stellen häufig die Frage, warum die Variablen standardisiert werden müssen. Meine Antwort darauf wäre, weil die Varianzanteile geschätzt werden sollen, die durch gemeinsame Faktoren erklärt werden können. Aber so 100%ig verstehen tu ich es trotzdem nicht.

Und warum ist die FA stichprobenabhängig? Hat das was damit zu tun, dass sie auf Interkorrelationen beruht => homogene Stichprobe: niedrige Korrelation, heterogene Stichprobe: hohe Korrelation...bei standardisierten Variablen wird die Varianz ja aber doch vereinheitlicht. Kann mir das jemand erklären?
Gast
 

Re: Faktorenanalyse

Beitragvon Gast » 24. Januar 2012, 16:43

Hallo Profis!
Auch ich muss eine explorative FA über (zwei) bestehende Fragebägen rechnen. Ich hätte eine Frage zu Guadagnoli und Velicer (1988 zitiert nach Bortz, 2010). Ist die Stichprobe < 300 interpretiert man die Faktoren wo mindestens vier Variablen über .6 laden oder 10 Variablen um .4 oder größer laden. Wie macht man das?
Also zum Beispiel > .6: Schauen wo dies der Fall ist. Dann nimmt man die entsprechenden Variablen die höher .6 laden und schmeißt sie in eine neue Analyse? Was mache ich wenn zehn Variablen eines Faktors mindestens .4 Laden aber diese ihre Hauptladung alle auf einem anderen Faktor haben?
LG Mi
Gast
 


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