STATISTIK-FORUM.de

[biancastra]

Kurz zu meiner Studie: es geht um Potenziale und Risiken der Nutzung sozialer Medien.

Ich habe die Risiken mit Hilfe von 12 Items abgefragt (5stufige Skala von "stimme voll zu" bis "stimme nicht zu"). Da ich eigentlich geplant habe als Stichproben zu unterscheiden zwischen Nutzung=ja und Nutzung=nein habe ich nun folgende Frage:

- muss ich hier überhaupt eine Trennung machen oder kann ich die Faktoren einfach über meine Gesamtpopulation (in dem Fall eben alle Teilnehmer) testen? So wie ich das verstanden habe sollte man eine Faktorenanalyse schon für unterschiedliche Gruppen machen.

- allerdings ist es so, dass natürlich weniger Teilnehmer mit Nutzung=nein an der Studie teilgenommen haben. Laut KMO Kriterium ist hier die Stichprobeneignung (derzeit, Befragung läuft noch) unter 0,5, was ja eigentlich einen nicht-akzeptablen Wert darstellt und die Faktorenanalyse ja eig. sinnlos macht.

Habe ich hier einfach einen Denkfehler drin und es reicht wirklich die Faktorenanalyse gesamt, also für die gesamte Stichprobe durchzuführen?


Glg, Bianca

[strukturmarionette]

Hi,

Habe ich hier einfach einen Denkfehler drin und es reicht wirklich die Faktorenanalyse gesamt, also für die gesamte Stichprobe durchzuführen?

Das ist wohl eine Frage des Standpunktes bzw der Argumentation und insbesondere ein Sachverhalt, der sich aus dem fachlichen Zusammenhang, um was es konkreter geht, ergibt.

Man könnte argumentieren, dass Nichtnutzter eine grundsätzlich andere Sichtweise zu den Potentialen derartiger Medien haben als Nutzer und damit eine Trennung der Stichprobe in zwei Teilstichproben rechtfertigen.
Du könntest auch darüber nachdenken, ob Du die 12 Items nicht vorab in zwei Itemreihen aufteilst nach 'Potential' und 'Risiko'.
Warum sollten alle 12 Items in einen Topf geworfen werden?
Die Faktorenanalyse ist nur ein Ausprobierverfahren, so dass Du zunächst unterschiedliches versuchen kannst. Wenn sich bestimmte Ergebnisse dabei fachlich gut erklären lassen, dann ist es gut.
Wenn bei den Faktorenanalysen nichts interpretierbares herauskommt, dann sind entweder Deine Items oder Deine Stichprobe ungeeignet.

Gruß
S.

[biancastra]

Vielen Dank für die Antwort!

Ich habe (blöderweise) vergessen zu schreiben, dass ich sowohl die Risiken als auch die Potentiale mit Hilfe eigener Items abfrage. Das heißt ich habe je 12 Items generiert, die sich um Risiken bzw. Potenziale drehen. Ich bin mir nun etwas unsicher, da ich theoretisch natürlich beides argumentieren könnte. Rein theoretisch kann man natürlich davon ausgehen, dass z.B. Nicht-Nutzer eher die Risiken als die Potenziale sehen - da könnte ich aber auch Summenwerte bilden und diese je nach Nutzung ansehen. Schwierig wird die Faktorenanalyse natürlich auch deshalb weil weniger Nicht-Nutzer als Nutzer an der Studie teilgenommen haben (was sich natürlich möglicherweise schon aus der Fragestellung "Risiken und Potenziale der Nutzung sozialer Medien" ergeben). Ich denke, ich werde die unterschiedlichen Ansätze am besten einfach ausprobieren und dann überlegen ob ich die Ergebnisse sinnvoll interpretieren kann.

Ist es eigentlich auch möglich auf die Faktorenanalyse zu verzichten und beispielsweise nur zu sagen, dass alle 12 Items Risiko messen? Ich habe mehrere Varianten durchprobiert, meist gibt die Faktorenanalyse jedoch nur eine kumulierte erklärte Varianz zwischen 50-57% aus, was mir eigentlich eh relativ wenig vorkommt. Die Reliabilitätsanalyse ergibt über alle Items (12 für Risiko, 12 für Potenziale) einen Cronbach Alpha von über 0,8 - was ja eigentlich schon ein relativ gutes Ergebnis wäre. Die Trennschärfe der Items ist soweit auch gut!

[strukturmarionette]

Hi,

vergessen zu schreiben, dass ich sowohl die Risiken als auch die Potentiale mit Hilfe eigener Items abfrage.

Das heißt ich habe je 12 Items generiert, die sich um Risiken bzw. Potenziale drehen.

Demnach wären je zu operationalisierendem Konstrukt die FAs und Reli (u.a.) getrennt voneinaner vorzunehmen.

Es sein denn, Du willst irgendein zweidimensionales Konstrukt (bspw Nutzeneinschätzung von Soc.Media) operationalisieren, welches sich aus den zwei Faktoren Potenziale und Risiken zusammensetzt.

Éin Verzicht aus Befunden aus FAs diesbezüglich in wiss Veröffenlichungen sollte m.E. aber unterlassen werden.
Zumal die faktorielle Konstruktvalidität ein wichtiger Bestandteil der Testgütekriterien -hier: Validität- ist.

Gruß
S.

[biancastra]

Vielen lieben Dank für die Antwort!

Ja die FA und Reliabilitätsanalyse wird für beide getrennt vorgenommen und soll wirklich nur dazu dienen möglicherweise die Items zusammenzufassen, wobei ein zweidimensionales Konstrukt danach schon angedacht wäre, dies allerdings eine Schwierigkeit aufweist: die Potenziale und Risiken sind je nach Restaurant so individuell, dass eig. eine generalisierende Aussage mit großer Vorsicht betrachtet werden muss (das wird in meiner Masterarbeit auch erwähnt).

Somit dient die Auswertung eher dafür mögliche Anhaltspunkte zu Unterschieden festzustellen oder etwaige Trends darzustellen - nicht jedoch um auf eine Grundgesamtheit zu schließen, da diese höchstwahrscheinlich sehr heterogen ausfällt.

Ich bin mir nur gerade unsicher was der Ausdruck "faktorielle Konstruktvalidität" in diesem Zusammenhang bedeutet?

Kurz: ich gehe davon aus, dass beispielsweise Nicht-Nutzer ein höheres Risikoempfinden haben - dies lässt sich aber möglicherweise schon deskriptivstatistisch aufzeigen indem Summenwerte der Risikoitems gebildet werden (auch natürlich mit Hinweise, dass diese Ergebnisse - wie oftmals in der Statistik - mit Vorsicht zu betrachten sind und deshalb nicht auf Kausalitäten geschlossen werden kann).

[strukturmarionette]

Hi,

Ich bin mir nur gerade unsicher was der Ausdruck "faktorielle Konstruktvalidität" in diesem Zusammenhang bedeutet?

Die Validität ist das wichtigste Kriterium für einen guten Test bzw ein gutes Messinstrument.
Es existieren unerschiedliche Vorgehensweisen zwecks Validitätsbestimmung.
Für die Konstruktvalidität sind akzeptabe Werte ermittelt durch Faktorenanalysen wichtig.

Zur Vertiefung:

Lienert, G. A. & Raatz, U. (1998).
Testaufbau und Testanalyse. Sechste Auflage, 1998. Weinheim: Psychologie Verlags Union.
(Kap. 1.2 - Gütekriterien, Seiten 7-13, u.a.)

Moosbrugger, H. & Kelava, A. (Hrsg.) (2007).
Testtheorie und Fragebogenkonstruktion. Heidelberg: Springer

Gruß
S.

[biancastra]

Okay verstehe - vielen Dank für die Tipps, ich werde mich gleich einlesen!

Btw: die Faktorenanalyse bringt durchwegs "gute" Ergebnisse, fast unabhängig von der Methode. Es gibt keine Items die nicht auf mind. 0,5 auf Faktoren laden. Nichtsdestotrotz werde ich gerne die vorgeschlagene Lektüre durcharbeiten.

Danke

[strukturmarionette]

Hi,

Es gibt keine Items die nicht auf mind. 0,5 auf Faktoren laden.

- na ja. Das wichtigste dabei wäre aber, dass möglichst EIN Eigenwertstarker Faktor (i.e.: hohe Varianzaufklärung) extrahiert wird und das die Items darauf hoch laden.

Gruß
S.

[biancastra]

Vielen Dank, ja auf das achte ich natürlich auch - meinte nur ein Ausschluss bestimmter Items scheint derzeit unnötig, da die Faktorladungen zumindest bei jedem Item vorhanden sind.

Wie geht man eigentlich gesetz dem Fall vor, dass bei der Faktorenanalyse nur 1 Faktor rauskommt? Kann man da dann davon ausgehen, dass sich alle Items beispielsweise einfach mit "Potenzial" beschreiben lassen?

Glg Bianca

[strukturmarionette]

Hi,

Faktorenanalyse nur 1 Faktor rauskommt? Kann man da dann davon ausgehen, dass sich alle Items beispielsweise einfach mit "Potenzial" beschreiben lassen?

- Ja. Über etwas andere Formulierungen dabei könnte man immer diskutieren.

Gruß
S.