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Testtheorie (Subject) / Faktorenanalyse (Lesson)
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- Was ist die Faktorenanalyse? (4) Ein verfahren zur Datenreduktion die Infos aus einem Satz von Variablen möglichst zu geringen Dimensionen oder Faktoren reduzieren unteruscht korrelative Beziehungen zwischen den Variablen exploratives hypothesengenerierendes Verfahren
- Ziele der Faktorenanalyse (6) Datenreduktion Zusammenfassung von Variablen zu homogenen gruppen Entwicklung psych. Tests zurückführen von V auf latente Variablen - Korrelationen klären Bestimmung Konstruktvalidität Variablenklassifikation
- manifeste und latente Variablen m: beobachtbare größen, wie zB Item oder Testwerte l: nicht dreikt beobactbar oder mit einfachen messmethoden erfassbar, werden in Faktorenanalyse genannt
- Einsatz der Faktorenanalyse (3) Psychologie: um Gruppen von Variablen zu identifizieren und zu schauen, ob innerhlab derer hohe oder niedrige ZSH bestehen durch welche Kombi an Variablen wird Merkmalsbereich am besten dargestellt? man muss Person nicht durch zwanzig Variable betarachten, wenn drei oder vier das Merkmal schon gut erfassen
- Was kann mittels Faktorenanalyse geklärt werden? ob Items eiunes Tests eine homogene Gruppe bilden wie gut einzelne Items den Faktor reflektieren wie genau der Test misst
- Was soll aus dem Zusammenhangsmuster, den Korrelationen oder Kovarianzen der manifesten Variablen rekonsturiert werden? (2) die Zahl der Faktoren deren bedeutungg für die einzelnen Variablen
- Exploratorische Faktorenanalyse (4) es exisitiert keine Annahme im Vorhinein wie wa szusammenhängt hauptkomponentenfaktorenanalyse hauptfakoterenanalyse maximum liklihood faktorenanalyse
- konfirmatorische Faktorenanalyse (5) dient dazu modelle oder alternativ modelle auf ihre güt ezu testen man kann dabei latente Faktoren erfassen und die Indikatorvariablen kausal auf diese zurückführen deduktiv komplexer als explor. F keine Datenreduktion, sondern Modell auf Passung untersuchen
- Unterschiede exiloratorische / konfirmatorische Faktorenanalyse (3) Ziel: Auffinden einer ex. Faktorenstruktur im Datensatz, induktiv - Prüfung einer konkreten Hypothese nach objektiven Kriterien keine oder unzur. Möglichkeit zum exakten prüfen von Hypothesen- das ist der Zweck in Praxis trotzdem bereits Annahmen über Anzahl der Faktoren, Interkorrelation etc -> bestimmte entscheidungen wären sost auch willkürlich - Sonderfälle von Strukturgleichungsmodellen, Durchführung mit best. Programmen
- Wer hat die exploriert. Faktorenanalyse erfunden? (3) Charles Spearman für Auswertung von Intelligenztests Testergebnisse konnten zu einem guten Teil durch general factor g erklärt werden Verallgemeinerung: Maxwell Garnett und Thurstone popularisierte dies
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- Wie errechne ich die Kovarianz? gibt es gmeinsame Anteile die mit der anderen Variable geteilt werden (F)? wenn ja: multiplizieren wird diese werte miteinander, wenn mehrere Fs: die Ergebnisse addieren die Kovarianz mit sich selbst: quadrieren des wertes
- Wie errechne ich die Varianz? was ist das? Quadrate der Ladung, dann alle addieren und außerdem E (spezifische anteile, die mit keiner anderen variablen geteilt werden) wenn man davon die Wurzel nimmt: Standartabweichung SD
- wie errechnet man die Korrelation? Kovarianz durch Standartabweichung 1 * Standartabweichung 2
- Was geben standardisierte Ladungen an? (2) effekt des faktors in SD der X Variablen 0,5: dass ein um eine einheit erhöhter faktorenwert sich in der betreffenden variablen mit einer erhöhung um 0,5 SD bemerkbar korrelation zwischen Faktor und variablen
- Beispiele exploriert. Faktorenanalyse (2) Big 5: Zusammenhänge zwische Variablen dargestellt, auf latente Eigenschaten zurückführen und wie das Konstrukt aufgebaut ist Spearman: g Faktor bei Intelligenz: Leistungen auf Generalfaktor zum Teik zurückzuführen
- Was ist eine Korrelation? Wie lässt sich der speziellen. Anteil der Variablen so berechnen? Kovarianzen standart. Variablen standart. variable / varianz der variablen = spez. Anteil
- Voraussetzungen der besprochenen Methoden? (4) Annahme: lineare ZSH zwischend en variablen jedes Item sollte durch die Faktoren erklärbar sien, dh rechnerisch eine gewichtete Summe der Faktoren darstellen nur dann interpretierbar, wenn Variablen zum. annhährend intervallskaliert da keine exakte Hypothesenprüfung: keine spezielle Verteilungsannahme außer MLF
- 3 Arten der explorat. Faktorenanalyse maximum likelihood faktorenanalyse: am aufwändigsten, anfällig bei Verletzung der Normalverteilung, beste Schätzung Hauptfaktorenanalyse PFA: bessere Schätzung als PCA Hauptkomponentenanalyse PCA