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[luckyme]

Hallo zusammen,

Ich arbeite gerade an meiner Masterarbeit, die explorativ ausgerichtet ist. Genauer gesagt versuche ich, den NPS ("Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie das Unternehmen einem Freund weiterempfehlen?") mit der bestehenden Forschung zu Bewerberwahrnehmungen und -reaktionen in Einklang zu bringen und die Einflussfaktoren auf die NPS-Bewertung zu identifizieren. Das Ziel ist es, den Zusammenhang zwischen verschiedenen Faktoren (z.B. Jobbezogenheit eines Auswahlverfahrens, Wahrnehmung der eigenen Leistung) und der Bewertung der NPS-Frage zu untersuchen. Die Daten sind erhoben und ich sitze aktuell an der Auswertung.

Mein Untersuchungsmodell sieht wie folgt aus:



Ich habe verschiedene validierte und theoretisch fundierte Skalen genutzt (wobei ich leider teilweise einzelne Items herausnehmen musste, weil meine Professorin sie zu ähnlich fand), hauptsächlich die Social Procedural Justice Scale (http://www.academia.edu/download/427787 ... qlty3t.pdf). Da ich aber mehrere Skalen zusammenfüge und wie gesagt einzelne Items weggelassen habe, wollte ich mit einer explorativen Faktorenanalyse untersuchen, ob meine Indikatoren auch auf die "richtigen" Konstrukte laden.

Ich habe dazu eine Faktorenanalyse in SPSS mit Promax Rotation und Kaiserkriterium mit allen Indikatorvariablen für latente Konstrukte gemacht. Ich hätte 11 Faktoren erwartet (alle latenten Konstrukte im Modell bis auf die higher order factors). Größtenteils laden die entsprechenden Items auch auf die richtigen Konstrukte. Allerdings laden drei Konstrukte aus der SPJS sowie die Fairness Items auf denselben Faktor. Auch wenn ich eine höhere Anzahl von Faktoren vorgebe, ändert sich daran nichts. Die Konstrukte scheinen also nicht "trennbar" zu sein.

Meine Frage ist nun: Sollte ich daraufhin in meiner Analyse ein Gesamtkonstrukt aus den vier Konstrukten machen, obwohl die Theorie etwas anderes sagt? Von der Intepretation her könnte man die drei schon zusammenfassen, allerdings ist es sehr ungünstig, dass auch die Process Fairness als viertes dabei ist. Das macht inhaltlich keinen Sinn... Wie würdet ihr vorgehen?

Danke schonmal für eure Hilfe

[strukturmarionette]

Hi,

so ein Modell kann SPSS doch gar nicht.
Wende Dich am besten zunächst an Deine 'Professorin'.

Gruß
S.

[luckyme]

SPSS soll ja auch gar nicht das Modell berechnen, sondern nur meine vorhergehende Faktorenanalyse Ich frage mich nur, ob ich das Modell auf Basis der Ergebnisse modifizieren sollte, bevor ich es (wahrscheinlich mit SmartPLS) rechne.

[strukturmarionette]

Wenn irgendwas zusammenmixt, könntest du mit Itemanalysen beginnen.

[luckyme]

Da muss ich nochmal nachfragen: Was genau meinst du in diesem Fall mit Itemanalysen?
Dass ich mir Trennschärfe und Itemvarianz anschaue und evtl. Items ausschließe?

[strukturmarionette]

Ja.
U.a.

[luckyme]

OK dann werde ich mir das morgen mal anschauen. Allerdings bin ich mir nach Lektüre folgenden Artikels gar nicht mehr sicher ob eine explorative Faktorenanalyse überhaupt sinnvoll ist in meinem Fall:
Costello, A. B., & Osborne, J. W. Best Practices in Exploratory Factor Analysis: Four Recommendations for Getting the Most From Your Analysis. Practical Assessment Research & Evaluation, 10(7), 2.
Sie argumentieren dass das Verfahren gerade bei kleineren Stichproben (bei mir N=357) fehlerbehaftet ist und dass nicht jede Studie bei einer validierten Skala wieder mit einer EFA anfangen soll. Daher bin ich mir unsicher wie aussagekräftig die EFA bei meinen Daten ist oder ob ich besser nur eine konfirmatorische Faktorenanalyse mache. Bisher bin ich nach dem Lehrbuch von Weiber (2014) zur Strukturgleichungsanalyse vorgegangen, wo die EFA immer zur Überprüfung der Struktur empfohlen wird. Allerdings wird dort nur erwähnt, wie man vorgeht, wenn zu viele Faktoren extrahiert werden und nicht wenn zu wenige extrahiert werden...

[luckyme]

Heute habe ich wie geplant einige Itemanalysen durchgeführt Bei Itemmittelwerten, Varianzen, Itemschwierigkeit und Trennschärfe ist mir nichts Auffälliges aufgefallen. Alle Items liegen in einem ähnlichen Bereich. Die Werte kann ich gerne hier einstellen, wenn es hilft. Ebenfalls habe ich mir die korrigierte Item-Skala Korrelationen angeschaut. Dabei ist mir nur noch einmal aufgefallen, dass 3 der 4 Indikatoren, die auf den "konfundierten" Faktor laden, nur aus jeweils 2 Items bestehen. Das könnte sicherlich mit ein Grund sein?

Nächste Woche werde ich hoffentlich mit meiner Betreuerin sprechen können, wäre aber bis dahin über Ideen oder Hilfestellungen hier sehr dankbar