4.1 Exploratorische FA

Question 1

Definition

Answer 1

reduziert Vielzahl von Variablen auf wenige voneinander unabh. Einflussfaktoren.

Question 2

Motivation

Answer 2

• Validierung von reflektiven Multi-Item-Konstrukten
• Datenflut bei vielen Var. leicht unübersichtlich
• Fehleraufkommen bei Untersuchung von Wirkungszusammenhängen

Question 3

Formen

Answer 3

• Exploratorische FA
  (Faktorstruktur nicht bekannt/vorgegeben, deckt Faktorstruktur auf)
  -> identifiziert Faktoren
• Konfirmatorische FA
  (Faktorstruktur bekannt/vorgegeben, prüft Güte der Faktorstruktur, Ansatz basiert auf Strukturgleichungsmodell)
  -> liefert Gütemaß

Question 4

Annahmen

Answer 4

1. Linearität zwischen Faktoren und Variablen

2. Faktoren sind unkorreliert

Question 5

Vorgehensweise

Answer 5

1. Überprüfung der Eignung des Datenmaterials für FA
2. Faktorextraktion
3. Faktorrotation
4. Interpretation der Faktoren
5. Beurteilung der Güte von FA-Lösungen

Question 6

Eignung des Datenmaterials

Answer 6

Anforderungen:
- Mind. intervallskalierte Daten
- Zahl Beobachtungen >= 3 Variablenzahlen
- Ausgangsdaten ausreichende Anzahl hoher Korrelationen ausweisen
(Bartlett’s Test of Sphericity, Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy)

Question 7

Bartlett’s Test of Sphericity

Answer 7

Test der Hypothese, dass Korrelationsmatrix von Variablen stammt, die voneinander unabh. sind.

Question 8

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy

Answer 8

Test, inwieweit die Varianz einer Variablen durch die anderen Variablen erklärt wird.

Question 9

Faktorextraktion-Verfahren

Answer 9

• Kommunalität (Teil der Varianz einer Var., der durch gemeinsame Faktoren erklärt wird)
• Hauptachsenanalyse (erwartete Kommunalitäten werden geschätzt)
• Hauptkomponentenanalyse (Für Kommunalität wird Startwert von 1 angenommen)

Question 10

Bestimmung Faktorenanzahl

Answer 10

• Kaiser-Kriterium (extrahiere nur Faktoren mit Eigenwerten größer 1)
• Eigenwert (Erklärungsbeitrag eines Faktores in Hinblick auf Varianz aller Var.)

Question 11

Varianzerklärung

Answer 11

Anteil Gesamtvarianz der Var., der durch Faktoren erklärt wird.

Question 12

Interpretierbarkeit der Faktoren

Answer 12

Cronbach’s Alpha:
Misst Reliabilität eines Konstruktes.
Wird größer mit steigender Anzahl von Items in einem Konstrukt.

Question 13

Faktorwert

Answer 13

Berechnet auf Basis der Faktorladungen (gewichteter Durchschnitt der
Variablenausprägungen).
Vorteil:
Faktorwerte sind unkorreliert.

Question 14

Konstrukt

Answer 14

Ungewichteter Durchschnitt der Variablenausprägungen.
Vorteil:
Konstrukte vergleichbar über Studien hinweg.
Heutzutage Standard in der wissenschaftlichen Literatur