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Höhere Statistik (Fach) / Faktorenanalyse (Lektion)

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• Erstelle die Korrelationsmatrix der Variablen. Sind alle x Messvariablen linear unabhängig? Sind sie orthogonal? Welche besondere Struktur haben die Interkorrelationen? Was fällt auf? (3) -> lineare Unabhängigkeit: Determinante muss ungleich 0 sein für Unabhängigkeit, dann existiert Inverse, wenn Determinante = 0 keine Inverse -> Orthogonalität: Korrelationsmatrix R Diagonalmatrix? (Diagonale 1, sonst 0), dann orthogonal, sonst nicht -> besondere Struktur: beispielsweise 2 Gruppen aus 2 Variablen, die hoch interkorreliert sind, aber nicht mit dem Rest
• Wie viele Faktoren sollte man extrahieren? (4) -> Scree Plot: alles über dem Knick, Knick selbst nicht -> Paralleltestanalyse: alles über er Linie -> Kommunalitäten: sollte jeweils über .70 sien, da sonst Variable nicht ausreichend durch Faktoren erklärt wird + hohe Varianzaufklärung (ca. .80) -> t-Test kritische r-Grenzen: schauen nach statistisch bedeutsamer Restkorrelation
• Was ist nach der Varimax-Rotation zu erkennen? (2) -> geringfügige Verschiebung Varianzaufklärung zwischen Faktoren, auf richtige Polung achten, wenn nicht umpolen mit Spiegelmatrix und =MMULT(Varimax-Rotation-Matrix;Spiegelmatrix) -> Einfachstruktur klarer erkennbar: Variablen  können klar den Faktoren zugeordnet werden (sieht man an den rot markierten Zahlen aus Statistica) 
• Was sind Faktorenwerte? Faktorenwerte sind die gewichteten Werte einer Person auf dem jeweiligen Faktor. Stellt also den Ausprägungsgrad einer Person auf einem Faktor dar.

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