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[schlafanfall]

Ich möchte in einem Fragebogen mit ca. 50 Items, diejenigien Items herausfinden, die ein bestimmtes Outcome "vorhersagen". Doch welches Verfahren ist hierfür geeignet? Über ein stichwort freue ich mich

[strukturmarionette]

Hi,

Explorative Faktorenanalyse mit Haupachsenextraktion.


Wenn eine Struktur vordeterminiert ist:

die ein bestimmtes Outcome "vorhersagen"

dann: ggfs. Konfirmatorische Faktorenanalyse.

Gruß
S.

[schlafanfall]

Vielen Dank.
Wenn ich so die Beschreibungen lese, meine ich dass die Faktorenanalyse nicht so gut passt. Die Frage nochmal anders gestellt, aus einem fragenpool sollen die fragen identifiziert werden, die Personen mit einem bestimmten Outcome (beispielsweise Übergewicht) mit ja angekreuzt haben. Ginge da nicht auch so was wie Clusteranalyse?
Danke

[bele]

Das Outcome ist bekannt, richtig? Zu jedem Probanden liegen alle Items und der Übergewichtsstatus vor. Die Zahl der Fälle ist hoffentlich hoch gegenüber der Zahl der Items. Was spricht dann gegen eine einfache Korrelationsanalyse?

[schlafanfall]

Was spricht dann gegen eine einfache Korrelationsanalyse?

eben: "zu einfach "

...

ich finde Korrelation auch nicht passend, da ich meine dass man gut metrische Variablen korrelieren kann, ich habe aber einmal Dummy als 0/1 und dann eben den BMI bzw. den Gewichtsstatus.

[PonderStibbons]

bele hat geschrieben: Was spricht dann gegen eine einfache Korrelationsanalyse?
eben: "zu einfach "

Das müsstest Du vielleicht erläutern.

Ebenso den Kontext und Analysezweck (wozu ist das ganze gut?), wie
das Ergebnis aussehen soll (gewichtete Summe zur Vorhersage versus
schlichte Identifikation einzeln vorhersagefähiger Items/Merkmale)
und die üblichen basalen Angaben wie Stichprobenherkunft und -Größe,
Messung des outcomes, oder Skalenniveau der 50 Items. Andeutungsweise
scheint es sich ja um ein Mischmasch verschiedener Inhalte und Skalenniveaus
zu handeln. Das ist übrigens auch etwas, das man von vornherein angeben
kann, noch bevor Leute sich für einen Gedanken machen.

ich finde Korrelation auch nicht passend, da ich meine dass man gut metrische Variablen korrelieren kann, ich habe aber einmal Dummy als 0/1 und dann eben den BMI bzw. den Gewichtsstatus.

Dann nenn's halt genereller eine korrelative Untersuchung.
0/1 kann man mit einer intervallskalierten Variable in Beziehung
setzen durch einen t-Test oder eine biseriale Korrelation,
ordinal mit intervallskaliert mithilfe der Spearman-Rangkorrelation.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[schlafanfall]

genau ich habe einen fragebogen der schon zigmal in der literatur diversesten faktorenanalysen unterworfen wurde.Ich möchte mit diesem fragebogen diejenigen Items herausfinden, die das Outcome "vorhersagen". Die Fallzahl ist um die 4000 und es sind 50 Items. letztlich existieren drei skalen, wovon man weiß dass zwei nicht gut trennen. Im Scatterplot sehe ich, dass nur eine Skala mit dem Outcome korreliert, die anderen beiden nicht. Aber vielleicht verstecken sich ja in den anderen beiden Skalen doch noch items die mit dem otucome korrelieren, daher ist es wohl besser alle Items in einen Topf zu werfen?
Ich weiß auch nicht genau ob ich den Fragebogen so wie er ist belassen kann. Der hat unterschiedliche antwortskalen, mal 0/1 dann wieder Likert. Für die auswertung wird alles in ein 0/1 Punktesystem transformiert und addiert. Welches Format ist besser geeignet?

[PonderStibbons]

So ganz verstehe ich den Zweck immer noch nicht.
Wenn bei n=4000 (!) zwei Skalen nicht mit dem
outcome korrelieren, wozu ist es zweckmäßig,
aus diesen Skalen die Items herauszunehmen
und sie einzeln mit dem outcome zu korrelieren,
was ist damit gewonnen?

Technisch gesehen ist es einfach, Du rechnest
Zusammenhangsanalysen und korrigierst dabei
das Signifikanzniveau wegen multiplen Testens,
oder machst die Zusammenhangsanalysen mit
2/3 der Stichprobe und kreuzvalidierst die
"signifikanten" Beziehungen anhand des letzten
Drittels.

Mit freundlichen Grüßen

P.