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Exploratorische Faktorenanalyse

Diese Lektion wurde von Lilli71 erstellt.

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  • Eigenschaftstheorien Annahme: Persönlichkeitseigenschaften (Persönlichkeitsmerkmale, Dispositionen, traits) (zeitliche) Stabilität und (transsituative) Konsistenz Bsp.:  Ängstlichkeit Person nimmt Vielzahl von Situationen ...
  • Messmethoden Eigenschaftstheorien Nomothetisch Messung und Quantifizierung der Eigenschaften Primäre Datenquelle: Selbsteinschätzung über Fragebogen
  • Struktur der Exploartorischen und der der Konfirmatorischen ... Exploartorische: entdeckend Konfirmatorische: prüfend
  • Fragen der Exploartorischen Faktorenanalyse Wieviele Fähigkeiten / Eigenschaften (latente Variablen) werden durch die Items gemessen? Welche Items sind Indikatoren für welche Fähigkeiten / Eigenschaften Ausgangspunkt: Korrelationsmatrix
  • Vorteile der EFA • Korrelationsmatrix mit 5 Items noch überschaubar NEO-PI-R 240 Items = 240 x (240 – 1) / 2 = 28.680Korrelationen EFA „Datenreduzierend“ Mathematisch: n Items = max. n Faktoren „Reduktion“ ...
  • Korrelationen zwischen Items als Vektoren Hohe Korrelation = geringer Winkel r =1   cos 0°r= 0   cos 90°
  • Orthogonalität Faktoren sind unabhängig voneinander  korrelieren nicht
  • Ziel der Varimax-Rotation Einfachstruktur = Ladung auf einem Faktor sehr hoch und auf anderem Faktor sehr gering (nahe null) Grundforderung für psychologische Tests:1 Item = 1 Faktor bzw. 1 Konstrukt
  • Faktorladung eines Items auf einem Faktor Korrelation des Items auf dem Faktor
  • Kommunalität Aufklärung eines Items durch die extrahierten Faktoren
  • Methoden um Anzahl der Faktoren zu bestimmen Kaiser-Gutmann Scree Plot  Paralellanalyse
  • Kaiser-Gutmann Eigenwert > 1 (inhaltlich: Faktor erklärt mehr Varianz als das einzelne Item)
  • Scree-Plot "Ellenbogenkriterium" : Eigenwerte vor dem Knick werden beibehalten
  • PANAS Positive and Negative Affective Scale 
  • Parallelanalyse Kriterium: Eigenwert empirisch > Eigenwert Zufall
  • Oblique Rotation Faktoren dürfen korrelieren Oblimin Promax
  • Besonderheiten Rotation oblique Eigenwerte und Kommunalitäten können nicht berechnet werden (durch Korrelation der Faktoren Verletzung der Additivität) Interpretation schwieriger: oft Verletzung der Forderung der Einfachstruktur
  • Eigenwert Summe der quadrierten Faktorladungen eines Faktors über alle Items (Spaltensumme)
  • unipolare vs. bipolare Faktoren uniplolar = nur positive Faktorladung auf Faktor (z.B. Eysenck N) vs. bioplar = positive und negative Ladung auf Faktor (z.B. Eysenck E)
  • Zusammenfassung - EFA Bedeutung der EFA für die Differentielle und Pers.-Psy• „Reduktion“ einer Vielzahl von Variablen auf wenige, latente Variableln • Validierung (Konstruktvalidität: faktorielle Validität)• ...
  • Faktor latente Dimension deren (psychologische) Bedeutung sich aus der Interpretation der (bedeutsamen) Faktorladungen ergibt