56
Psychologie (Fach) / Methodenlehre 2 (Lektion)
Sommersemester '13
Diese Lektion wurde von FloWi erstellt.
Diese Lektion ist leider nicht zum lernen freigegeben.
- Arten von Verfahren für Faktorenanalyse Hauptachsenanalyse: Faktoren können nur einen Teil der in den Variablen enthaltenen Varianz erklären Hauptkomponentenanalyse: Faktoren erklären im Prinzip die in den Variablen enthaltene Varianz vollständig - Problem: Messungenauigkeit/Störvariablen werden ignoriert
- Fundamentaltheorem der Faktorenanalyse beschreibt, wie die Ausprägung zim einer Person i auf einer standardisierten Variable m aus dem ursprünglichen Datensatz erklärt werden kann nutzt dazu die Faktorwerte fik, also Ausprägungen der Person i auf den ermittelten Faktoren Faktorwerte werden mit Ladungen amk des Items m auf Faktoren gewichtet
- Vorgehensweise Faktorenanalyse Erstellung einer Korrelationsmatrix Faktorenextraktion und -auswahl aus Korrelationsmatrix Faktoren Rotation Interpretation der Faktoren Überprüfung der Lösungsgüte
- wichtige Kennwerte Faktorwert (Fki) Wert einer Person/eines Objekts i auf Faktor k Faktorladung (ajk) Korrelation von Werten auf Variable jmit Faktorwerten für Faktor k (über Personen/Objekte) Eigenwert des Faktors (sk²) Summe der (Faktor-)Ladungsquadrate aller Variablen für Faktor k relative Bedeutsamkeit eines Faktors: Anteil des Eigenwerts an Gesamtvarianz (=Anzahl der Variablen, da z-Standardisierung) Kommunalität: Summe der Faktorladungsquadrate dieser Variable - Varianzanteil einer Variable, der durch alle Faktoren geklärt werden kann≤1
- Faktorenauswahl: Auswahlkriterium: Eigenwerte der FaktorenKaiser-Kriterium (Eigenwerte>1)Scree-Test: wo ist der Knick aber auch: Festlegung der maximalen Anzahl von Faktoren, sukzessive Auswahl
- Überprüfung der Lösungsgüte bei FA Ausmaß der aufgeklärten Varianz Höhe der Ladungen inhaltliche Plausibilität Stabilität der Lösung Rückrechnung der Korrelationsmatrix (je besser, desto bessere Rückrechnung)
Anzeige