EFA / Abbruchkriterium Flashcards
welche vefahren gibt es zur bestimmung des Abbruchkriteriums?
5 tests
- Kaiser Kriterium
- Scree Test
- Parralelanalyse
- Map - Test
- Modell Test
wes beantwortet die Frage des Abbruchkriteriums?
nach wie vielen Faktoren höre ich auf?
Kaiser Kriterium
wann wird ein faktor festgelegt?
man nimm die Faktoren, deren Eigenwert >1 ist, da aber 1 sein Varianzanteil bedeutsam ist.
Scree-Test/Screeplot:
wann wird ein Faktor festgelegt?
wann kann man dien Scree Test nicht aufnehmen?
Scree Plots zeigen Graphen
- die faktoren vor dem knick, nimmt man mit in die analyse weil ihre eigenwerte größer sind als die der anderen.
- –> dh sie können mehr aufklären = bedeutsammer
- wenn es aber keinen knickt gibt, dann kann man den screeplot NICHT anwenden
Parallelanlyse
Vorgehen
(anzahl der probanden und items ist die gleiche)
- ich generiere zufallsdaten mit dem pc
- und in diesem Künstlichen datensatz extraheiere ich dann faktoren.
- diese faktoren sollen bedeutsam genug sein.
warum sollte man immer alle Abbruchkriterien in erwägung ziehen? was ist das Fazit?
fazit:
die drei abbruchkriterien können zu verschiedenen ergebnissen kommen
und die parallelanalyse ist zu bevorzugen….
Erkläre wie der MAP Test funktioniert an einem Beispiel.
- man hat 3 faktoren (extraversion, offenheit, gewissen)
- dann betrachte ich diese Korrelationsmatrix (die ersten seiten) und
lösche dann alle ITEMS die damit zusammenhängen (zb kontaktfreudigkeit und lebenslust) - und dann zähle ich alle itemkorrelationen die übriggeblieben sind. zb Ängstlichkeit und nervosität
das ergebnis davon ist die MAP MITTLERE QUADRIERTE PARTIALKORRELATION
MAP
was ist das ziel?
Extraktion der Zahl an Komponenten, bei der MAP am geringsten ist (hier ist systematische Varianz der Korrelationsmatrix ausgeschöpft)
was ist ein Optimaler wert für eine MAP (mittlere quadrierte Partialkorrelation)
- optimal ist es alle korrelationen zu umkreisen und als faktor zu bezeichnen, damit so wenig items wie möglich frei sind und dann am ende die MAP zu berechnen.
- Ich wähle den MAP aus mit dem kleinsten Wert und damit die dazugehörigen Faktoren.
Modelltest der ML-Faktorenanalyse (rodeo)
was vergleicht der test?
- Vergleicht die im Modell geschätzten Kovarianzmatrix mit
der empirischen Kovarianzmatrix mit Hilfe eines chi2 Tests. - optimierung an faktoren bis die anzahl der geschätzten und tatsächlichen faktoren (rodeoreiter) übereinstimmen
Modelltest der ML-Faktorenanalyse
was ist ein optimaler chi2 wert?
- sobald das modell mit den tatsächlichen (kühen) übereinstimmt dann ist der chi2 test nahe null = modell
passt gut
erkläre die H0: Das Modell passt zu den Daten
- es werden solange Faktoren extrahiert, bis der Test nicht mehr signifikant ist
- optimierung an faktoren bis die anzahl der geschätzten und tatsächlichen faktoren (rodeoreiter) übereinstimmen
Rotationsmehtode
was macht die Roatationsmethode?
- man rotiert die faktoren so um, sodass sie am besten liegen.
Rotationsmethode
erkläre die Einfachstruktur einer
- durch rotation sorgt man
dafür dass die variablen nur noch von einem faktor stark beeinflusst werden.
(Hochladen) (kommt von der faktorladung) - Primärladung = der STARKSTE zusammenhang MIT NUR EINEM FAKTOR
- Sekundär: der ganz LEICHTER ZUSAMMENHANG mit DEN ANDEREN FAKTOR(EN)
Erkläre das Prinzip der Faktorenrottation anhand von zwei Achen (Faktoren)
- die achsen( faktoren) werden gedreht, die ITEMS BLEIBEN ABER STEHEN jetzt sind die items näher auf den faktoren und andere nicht.
- somit gibt es eine PARALLELITÄT UND EINEACHSENYSMETRIE.
