Testtheorie und Testkonstruktion: Faktorenanalyse (Subject) / 1.1 FA: Explorative Faktorenanalyse (Lesson)
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Explorative Faktorenanalyse
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- Ziele der explorativen Faktorenanalyse - Verstehen der Struktur, die hinter einer Gruppe von Variablen steht - Entwicklung und Überprüfung eines Messinstruments - Datenreduktion
- Grundlegende Fragen der EFA - Wie viele Faktoren werden benötigt, um die Zusammenhänge zischen den manifesten Variablen zu beschreiben? - Wie können die Faktoren inhaltlich interpretiert werden?
- Vereinfachung des Fundamentaltheorems Variablen werden zentriert (nicht standardisiert) - Mittelwerte = 0 - Intercepts fallen weg
- Schritte der EFA Wahl der Extraktionsmethode (Hauptkomponenten, Hauptachsen, Maximum-Likelihood) Bestimmung der Anzahl der Faktoren Interpretation der Faktorladungen Rotation (Transformation der Ladungen)
- Wozu führt man eine Rotation durch? Um theoretisch besser interpretierbare Lösungen zu erhalten.
- Was ist eine Ladung? Das Gewicht einer manifesten Variable auf einen Faktor / eine Hauptkomponente. (Anfangslösung: Ladungen entsprechen der Korrelation der manifesten Variablen mit dem Faktor)
- Welche Extraktionsmethoden gibt es? - Hauptkomponentenanalyse - Hauptachsenanalyse - Maximum-Likelihood-Analyse
- Varianz setzt sich zusammen aus: - Anteil, der mit anderen Variablen geteil wird (gemeinsame Varianz) - Spezifischer Anteil - Messfehleranteil
- Vergleich der 3 Extraktionsmethoden - Maximum-Likelihood-Faktorenanalyse und Hauptachsenanalyse führen zu annähern gleichen Ergebnissen, die Hauptkomponentenanalyse führt zu höheren Ladungen und Kommunalitäten - Maximum-Likelihood und Hauptachsenanalyse sind vorzuziehen, wenn Zusammenhänge analysiert werden sollen