EFA Flashcards
1
Q
Ziele der explorativen Faktorenanalyse (EFA)
A
- die Beschreibung von Zusammenhängen zwischen einer Reihe von beobachtetetn (manifesten) Variablen mittels einer möglichst kleinen Anzahl von Faktoren (latenten Variablen)
- Faktoren werden mathematisch so konstruiert, dass sie die Zusammenhänge = gemeinsame Varianz (Korrelationen zwischen) einer größeren Zahl an beobachteten Variablen gut repräsentieren
2
Q
Datengrundlage (und Ausgangspunkt) bei EFA
A
Korrelations-Matrix der manifesten Variablen, die zuvor z-standardisiert wurden. (Varianzen, die nun 1 sind stehen in der Hauptdiagonale, die Korrelationen darunter)
3
Q
Welche Bedeutung haben die Faktoren?
A
- ) Faktoren sind synthetische Variablen (da nicht beobachtet), die den wechselseitig korrelierten manifesten Variablen zugrunde liegt.
- ) Wird ein Faktor aus den Variablen herauspartialisiert, verringern sich die wechselseitigen Korrelationen bedeutsam (steckt eine Kausalannahme dahinter).
- ) Faktor erklärt also den wechselseitigen Zusammenhang zwischen den man. Variablen - aber die inhaltliche Interpretation muss vom Forscher erfolgen.
- ) Wird ein Faktor herauspartialisiert, bleibt (meist) Restvarianz übrig - diese kann durch neuen synthetischen Faktor erklärt werden …
- ) Daraus folgt: Faktorenanalyse ist ein Datenreduzierendes Verfahren: es werden stets weniger Faktoren als manifeste Variablen benötigt um den Zusammenhang der Variablen ausreichend gut zu erklären.
4
Q
Welche Schritte umfasst eine EFA
A
- Wahl einer faktorenanalystischen Methode (Hauptkomponentenanalyse - PCA, Hauptachsenanalyse - PAF, Maximum-Likelihood-Faktorenanalyse)
- Extraktion einer angemessenen Faktorenanzahl
- Wahl der Rotationstechnik (Orthogonal/oblique - meist oblique)
- Wahl einer Methode zur Ermittlung der Faktorwerte (nicht näher eräutert)
5
Q
Welche Kennwerte sind für die Interpretation wichtig?
A
Faktorwerte
Faktorladung
Kommunalität einer Variablen
Eigenwert eines Faktors
6
Q
Was versteht man unter Faktorwert
A
- Ist der (geschätzte) Wert einer Person v auf dem (latenten Var) Faktor q
- Messwerte der Personen auf den latenten Variablen
7
Q
Was wird mit Faktorladung bezeichnet?
A
- gibt an, wie wichtig ein Faktor für die Beantwortung des Items ist bzw. wie gut ein Faktor dieses Item vorhersagen kann.
2 Fälle:
1.) Faktoren sind unkorreliert:
Faktorladung ist die Korrelation einer Variablen i und einem Faktor q
2.) Faktoren sind korreliert (latente Faktoren teilen sich Varianzen):
Faktorladung ist das Semipartielle standardisierte Regressionsgewicht