Testtheorie und Testkonstruktion (Subject) / 12) EFA: ML-Methode, Rotation (Lesson)

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• Was ist die ML-Methode? Schätzungen der Modellparameter nach der Maximum-Likelihood-Methode Parameter (Ladungen) werde so geschätzt, dass die Kovarianzmatrix, die aus den Ladungen für die Population geschätzt wird (modellimplizierte Matrix), der Kovarianzmatrix der Stichprobe (empirische Matrix) möglichst ähnlich wird Wie gut entspricht modellimplizierte Kovarianzmatrix der beobachteten Stichprobenkovarianzmatrix?
• Was sind die Vorteile der ML-Methode? Modelltestung möglich (X²-Test)
• Was ist der Nachteil der ML-Methode? Mehr Voraussetzungen: u.a. multivariate Normalverteilung der manifesten Variablen
• Welche der Methoden sollte vorgezogen werden? -          Maximum-Likelihood und PFA führen zu annähernd gleichen Ergebnissen, die PCA führt zu höheren Ladungen und Kommunalitäten -     ML und PFA sind vorzuziehen, wenn Zusammenhänge analysiert werden sollten
• Worauf basieren die Extraktionskriterien (Abbruchkriterien)? Auf Eigenwerteverlauf
• Welche Extraktionskriterien gibt es? Kaiser-Kriterium Parallelanalye Scree-Test
• Was ist das Kaiser-Kriterium? Alle Faktoren mit Eigenwert größer als 1 sind relevant, da sie mehr Varianz erklären als eine einzelne standardisierte Variable aufweist
• Was ist die Parallelanalyse? Faktoren mit EW über zufälligen EW werden extrahiert
• Was ist der Scree-Test? Faktoren mit EW links des Knicks werden extrahiert àMuss man manchmal mehr oder weniger raten (ungenau)
• Wann wird der 4. Schritt der Rotation angewandt? Wenn die Faktorladungen (Anfangslösung) nicht interpretierbar sind, wird rotiert
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• Was ist das Ziel der Rotation? Bessere Zuordnung der Items zu den Faktoren: Erreichen eines Ladungsmusters, das dem Kriterium der "Einfachstruktur" entspricht --> Jede Variable soll nur auf einem einzigen Faktor eine hohe Ladung (Primärladung) aufweisen und auf allen anderen Faktoren keine oder nur geringe Ladungen (Sekundärladungen)
• Welche Rotationsverfahren werden unterschieden? Orthogonale (rechtwinklige) Rotation Oblique (schiefwinklige) Rotation
• Was ist die orthogonale Rotation? Beibehalten der Unkorreliertheit der Faktoren, sodass auch die rotierten Faktoren unabhängig voneinander interpretierbar sind Korrelationen der Items mit den Faktoren = Ladungen
• Was ist die oblique Rotation? Unkorreliertheit der Komponenten / Faktoren wird aufgegeben Dadurch: Regressionsgewichte zw. den Items und Faktoren = Ladungen und nicht die Korrelation der Items mit den Faktoren --> Zusammenhang zwischen den Komponenten muss dort herausgerechnet werden (vgl. multiple Regression)
• Welche Rotation wird im Allgemeinen vorgezogen? Oblique Rotation

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