Faktorenanalyse Flashcards
Was ist das Ziel der Faktorenanalyse?
Latente Variablen zu finden, die beobachtbare Variablen erklären.
Was sind latente Variablen?
Nicht direkt messbare Variablen, die durch manifeste Variablen erfasst werden.
Was sind manifeste Variablen?
Direkt messbare Variablen, die als Indikatoren für latente Variablen dienen.
Was ist der Unterschied zwischen explorativer und konfirmatorischer Faktorenanalyse?
Explorative sucht nach unbekannten Faktoren, konfirmatorische testet ein bestehendes Modell.
Was ist ein Faktor in der Faktorenanalyse?
Eine Kombination von Variablen, die gemeinsam eine latente Dimension bilden.
Was versteht man unter Faktorextraktion?
Der Prozess, bei dem die zugrundeliegenden Faktoren aus den Daten extrahiert werden.
Was ist eine Faktorenladung?
Ein Maß für den Zusammenhang zwischen einer manifesten Variable und einem Faktor.
Was zeigt der Eigenwert eines Faktors?
Wie viel Varianz durch diesen Faktor erklärt wird.
Was bedeutet Kommunalität in der Faktorenanalyse?
Der Anteil der Varianz einer Variablen, der durch die Faktoren erklärt wird.
Was ist der Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)-Test?
Ein Test zur Überprüfung der Eignung der Daten für eine Faktorenanalyse.
Wann wird die explorative Faktorenanalyse angewendet?
Wenn keine spezifische Hypothese über die zugrundeliegende Faktorstruktur besteht.
Was ist das Kaiser-Kriterium?
Nur Faktoren mit Eigenwerten größer als 1 werden behalten.
Was ist ein Scree-Plot?
Eine grafische Darstellung der Eigenwerte, um den „Knick“ zur Bestimmung der Faktoranzahl zu identifizieren.
Was ist der Bartlett-Test?
Ein Test zur Überprüfung, ob die Korrelationen zwischen den Variablen signifikant sind.
Was bedeutet Orthogonalität in der Faktorenanalyse?
Dass die extrahierten Faktoren unkorreliert sind.
Was ist eine oblique Rotation?
Eine Rotationsmethode, bei der die Faktoren korrelieren dürfen.
Was ist die Hauptkomponentenanalyse (PCA)?
Eine Methode zur Datenreduktion, die häufig als Teil der Faktorenanalyse verwendet wird.
Was ist der Unterschied zwischen PCA und Faktorenanalyse?
PCA zielt auf Datenreduktion ab, während die Faktorenanalyse auf die Erklärung der Korrelationen abzielt.
Was ist das Fundamentaltheorem der Faktorenanalyse?
Jede Variable kann als Linearkombination von Faktoren beschrieben werden.
Was ist eine Rotationsmethode?
Eine Methode, um die Interpretation der Faktoren zu erleichtern.
Wann wird die konfirmatorische Faktorenanalyse angewendet?
Wenn ein vorab definiertes Modell der Faktorstruktur überprüft werden soll.
Was prüft die konfirmatorische Faktorenanalyse?
Ob das vorgeschlagene Modell zu den Daten passt.
Was ist der Unterschied zwischen EFA und CFA?
EFA sucht nach Strukturen, CFA testet ein spezifisches Modell.
Was ist ein Fit-Index?
Ein Maß, das angibt, wie gut das Modell die Daten erklärt.
Was bedeutet „Goodness of Fit“?
Wie gut das Modell die beobachteten Daten beschreibt.
Was ist ein Strukturmodell in der CFA?
Ein Modell, das die Beziehungen zwischen den Variablen und Faktoren beschreibt.
Was sind Faktorladungen in der CFA?
Die Koeffizienten, die den Zusammenhang zwischen Variablen und Faktoren zeigen.
Was sind Fehlervarianzen in der CFA?
Die Varianzanteile, die nicht durch die Faktoren erklärt werden.
Was ist die Maximum-Likelihood-Methode in der CFA?
Eine Methode zur Schätzung der Parameter des Modells.
Was ist der Chi-Quadrat-Test in der CFA?
Ein Test zur Überprüfung der Modellanpassung.
Was ist ein Vorteil der Faktorenanalyse?
Sie reduziert komplexe Daten auf wenige zugrundeliegende Faktoren.
Was ist ein Nachteil der Faktorenanalyse?
Die Interpretation der Faktoren kann subjektiv sein.
Wie hilft die Faktorenanalyse bei der Datenreduktion?
Sie fasst viele Variablen in wenigen Faktoren zusammen.
Was ist ein weiterer Vorteil der Faktorenanalyse?
Sie erleichtert die Identifikation latenter Dimensionen in den Daten.
Was ist eine potenzielle Gefahr der Faktorenanalyse?
Die Gefahr, wichtige Variablen zu übersehen oder falsch zu interpretieren.
Wann ist eine Faktorenanalyse sinnvoll?
Wenn eine große Anzahl von Variablen strukturiert und reduziert werden soll.
Warum ist die Interpretation der Faktoren manchmal schwierig?
Weil Faktoren auf theoretischen Annahmen basieren und keine objektive Realität darstellen.
Was ist ein Scree-Test?
Eine visuelle Methode zur Bestimmung der Anzahl der Faktoren anhand eines Diagramms.
Warum wird die Rotation der Faktoren durchgeführt?
Um die Faktoren eindeutiger interpretierbar zu machen.
Was ist die Varimax-Rotation?
Eine orthogonale Rotationsmethode, die die Varianz maximiert.
Was ist eine Faktorenladungsmatrix?
Eine Matrix, die die Ladungen der Variablen auf den extrahierten Faktoren zeigt.
Wie wird die Anzahl der zu extrahierenden Faktoren bestimmt?
Durch Kriterien wie das Kaiser-Kriterium oder den Scree-Plot.
Was ist ein Faktorwert?
Ein Schätzwert für die Ausprägung eines Faktors bei einer Person.
Was ist eine Kommunalität?
Der Teil der Varianz einer Variablen, der durch die Faktoren erklärt wird.
Was passiert bei einer oblimin-Rotation?
Die Faktoren dürfen korrelieren.
Was ist die Hauptachsenanalyse (PFA)?
Eine Methode, die gemeinsame Varianz in den Variablen untersucht.
Was ist der Unterschied zwischen orthogonalen und obliquen Rotationen?
Orthogonale Rotationen erzeugen unkorrelierte Faktoren, oblique erlauben Korrelationen.
Was ist das Ziel der Rotation in der Faktorenanalyse?
Eine einfachere und klarere Struktur zu schaffen.
Was bedeutet „Kommunalitätenproblem“?
Die Schwierigkeit, geeignete Startkommunalitäten in der Faktorenanalyse festzulegen.
Was bedeutet „Eigenwert größer als 1“ nach dem Kaiser-Kriterium?
Ein Faktor wird beibehalten, wenn er mehr Varianz erklärt als eine einzelne Variable.
Was bedeutet ‘Varimax-Rotation’?
Eine orthogonale Rotationsmethode, die die Varianz maximiert.
Was versteht man unter der Oblimin-Rotation?
Eine Rotationsmethode, bei der die Faktoren korrelieren dürfen.
Was beschreibt das ‘Kommunalitätenproblem’ in der Faktorenanalyse?
Die Herausforderung, geeignete Startkommunalitäten festzulegen.
Was ist das Scree-Kriterium?
Die grafische Darstellung von Eigenwerten zur Bestimmung der Faktoranzahl.
Was misst der Kaiser-Meyer-Olkin-Wert?
Ein Maß, das die Eignung der Daten für die Faktorenanalyse bewertet.
Was ist der Bartlett-Test?
Ein Test, der prüft, ob die Korrelationen signifikant sind.
Was passiert bei einer orthogonalen Rotation?
Faktoren bleiben unkorreliert.
Was ist ein Faktorwert?
Ein Schätzwert für die Ausprägung eines Faktors bei einer Person.
Wie viele Faktoren sollte man extrahieren?
Durch Eigenwert-Kriterien oder Scree-Plot.
Was versteht man unter Eigenwerten?
Der Anteil der Gesamtvarianz, der durch einen Faktor erklärt wird.
Was beschreibt das Kaiser-Kriterium?
Faktoren mit Eigenwerten > 1 werden beibehalten.
Was ist die Hauptachsenanalyse (PFA)?
Ein Verfahren zur Analyse latenter Variablen.
Was ist die Hauptkomponentenanalyse (PCA)?
Ein Verfahren zur Reduktion der Variablenzahl.
Was bedeutet eine Kommunalität von 1?
Die gesamte Varianz der Variable wird durch die Faktoren erklärt.
Was zeigt ein Eigenwert größer als 1 an?
Der Faktor erklärt mehr Varianz als eine einzelne Variable.
Was ist eine Faktorladungsmatrix?
Zeigt die Beziehungen zwischen Variablen und Faktoren.
Was ist das Ziel einer Rotation in der Faktorenanalyse?
Die Vereinfachung der Interpretation der Faktoren.
Was passiert bei einer obliquen Rotation?
Faktoren dürfen korrelieren.
Was ist eine Korrelationsmatrix?
Eine Matrix, die die Korrelationen zwischen Variablen zeigt.
Was ist der Unterschied zwischen Orthogonalität und Obliquität?
Orthogonalität bedeutet Unkorreliertheit, Obliquität bedeutet Korrelation.
Was ist der Unterschied zwischen explorativer und konfirmatorischer Faktorenanalyse?
Explorativ sucht Faktoren, konfirmatorisch überprüft ein Modell.
Wann wird die explorative Faktorenanalyse angewendet?
Wenn keine Vorannahmen über die Faktorstruktur vorliegen.
Was ist das Ziel der konfirmatorischen Faktorenanalyse?
Die Überprüfung eines Modells auf Datenanpassung.
Was ist eine manifest Variable?
Eine direkt messbare Variable.
Was beschreibt das Grundmodell der Faktorenanalyse?
Jede Variable ist eine Linearkombination mehrerer Faktoren.
Was ist eine Eigenwertanalyse?
Die Analyse der Eigenwerte zur Bestimmung relevanter Faktoren.
Was ist der Chi-Quadrat-Test in der CFA?
Ein Test zur Überprüfung der Modellanpassung.
Was beschreibt die Varianzerklärung?
Der Anteil der Varianz, der durch die Faktoren erklärt wird.
Wann ist eine Faktorenanalyse nicht geeignet?
Wenn die Variablen zu gering korrelieren.
Was bedeutet ‘Goodness of Fit’?
Ein Maß, wie gut das Modell die Daten beschreibt.
Wie viele Schritte umfasst eine Faktorenanalyse?
Drei: Voraussetzungen, Extraktion, Interpretation.
Was ist die Kommunalität?
Der Anteil der Varianz, der durch die Faktoren erklärt wird.
Was ist eine Faktorladungsfunktion?
Eine Funktion, die die Beziehung zwischen Variablen und Faktoren beschreibt.
Was bedeutet Maximum-Likelihood-Schätzung?
Ein Schätzverfahren zur Bestimmung der Modellparameter.
Was ist die Varimax-Methode?
Eine Rotationsmethode, die die Faktoren unkorreliert hält.
Wann verwendet man eine Oblique-Rotation?
Wenn man annimmt, dass die Faktoren korreliert sind.
Was bedeutet orthogonale Rotation?
Faktoren bleiben unkorreliert.
Was ist das Ziel der Faktorenanalyse?
Latente Variablen zu identifizieren.
Was ist eine Signifikanztestung in der CFA?
Eine Überprüfung der Signifikanz der Modellanpassung.
Wann verwendet man den Bartlett-Test?
Um zu prüfen, ob die Variablen ausreichend korrelieren.
Was misst die Cronbachs Alpha in der Reliabilitätsanalyse?
Ein Maß für die interne Konsistenz eines Tests.
Was ist die interne Konsistenz?
Die Korrelation der Items untereinander.
Was ist der Unterschied zwischen Reliabilität und Validität?
Reliabilität misst Genauigkeit, Validität misst Gültigkeit.
Was ist die Iteminterkorrelation?
Die Korrelation der Items innerhalb einer Skala.
Was ist eine Faktorenladung?
Der Zusammenhang zwischen einer Variable und einem Faktor.
Was bedeutet Eigenwert?
Der Anteil der durch einen Faktor erklärten Varianz.
Was ist die Faktorstabilität?
Die Beständigkeit der Faktorstruktur über verschiedene Stichproben.
Was ist die Kommunalitätenmatrix?
Eine Matrix, die die Kommunalitäten der Variablen zeigt.
Was ist ein Fit-Index in der CFA?
Ein Maß für die Anpassung des Modells an die Daten.
Was zeigt ein hoher KMO-Wert an?
Die Daten sind gut geeignet für eine Faktorenanalyse.
