Testtheorie und Testkonstruktion: Faktorenanalyse (Fach) / 1.1.1.1 EFA: Extraktionsmethoden: Hauptkomponentenanalyse (Lektion)
In dieser Lektion befinden sich 9 Karteikarten
Grundlagen der Hauptkomponentenanalyse
Diese Lektion wurde von eidechse1 erstellt.
- Wichtig: Die Hauptkomponentenanalyse ist keine Faktorenanalyse im eigentlichen SInne -> Ergebnisse sind darum keine Faktoren sondern Hauptkomponenten
- Ziel / Prinzip Maximale Varianzaufklärung der manifesten Variablen durch die Hauptkomponenten -> Komplette Varianz fließt in die Bestimmung der Hauptkomponenten
- Grundidee: Eine Menge von q korrelierten Variablen soll mit Hilfe von q unkorrelierten Variablen beschrieben werden.
- Ausgangspunkt Kovarianz- bzw. Korrelationsmatrix (Korrelation = standardisierte Kovarianz)
- Hauptkomponenten Linearkombinationen der beobachteten Variablen
- Was wird bei der Analyse der Korrelationsmatrix betrachtet? z-standardisierte Variablen (Items)
- Analyse der Korrelationsmatrix: - Die erste Hauptkomponente erklärt die meiste Varianz - die weiteren Hauptkomponenten erklären sukzessive immer weniger Varianz - zu Beginn gibt es so viele Hauptkompnenten wie manifeste Variablen - Hauptkomponenten sind zunächst unkorreliert
- Datenreduktion Nur Hauptkomponenten, die einen bedeutenden Anteil an der Gesamtvarianz aufweisen werden beibehalten.
- Unterschied zwischen Faktorenanalyse und Hauptkomponentenanalyse Faktorenanalyse: nur die gemeinsame Varianz wird berücksichtigt Hauptkomponentenanalyse: die gesamte Varianz wird berücksichtigt