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[hannek]

Hallo liebes Forum,
ich habe für meine Bachelorarbeit eine Faktorenanalyse durchgeführt.
Jedoch stehe ich jetzt auf dem Schlauch, was den Output betrifft.

Ich hatte zuvor eine 5-stufige Liker-Skala von stimme nicht zu bis stimme zu, bei den angegebenen Mittelwerten im Output der Faktorenanalyse sind jedoch
ganz krumme und negative Zahlen angegeben.
Hab ich da jetzt was falsch gemacht, oder kann man das wieder in die 5 Stufen umwandeln, so dass ich mit dem Mittelwert überhaupt was anfangen kann?

Ich würde den Output gerne anhängen, aber mir wird gesagt, dass das Kontingent schon ausgeschöpft sei.. ich hoffe, dass man meine Frage aber auch so versteht
Danke schon einmal

[Albrecht]

Sind die Antworten dann auch von 1 bis 5 kodiert? Das solltest Du machen, damit keine negativen Werte rauskommen.

[hannek]

Inwiefern meinst Du das?
Also die ursprünglichen Items hatten alle nur Werte von 1-5.
Ich habe einfach die Items der Skala in das Menü der Faktorenanalyse gestellt, dann ausgewählt, dass das in neue Variablen gespeichert werden soll. Die Rotation eingestellt und dann einfach auf okay gedrückt.

Oder hätte ich noch irgendwo was anderes machen müssen, damit im Nachhinein keine negativen Werte rauskommen?

[Albrecht]

Eines von beiden stimmt dann nicht.
Es können nicht alle Items Wert von 1-5 haben und dabei negative Mittelwerte rauskommen. Das ist nicht möglich. Also entweder haben die Items doch andere Werte in SPSS oder die Mittelwerte sind nicht die, die du meinst bzw. hast es mit etwas anderem verwechselt?

Das mit dem Speichern in neue Variablen verwirrt mich jedoch. Das ist keine Funktion, die man durchführen muss, wenn man eine Faktorenanalyse macht.
Was hast Du da genau gemacht? (Faktorwerte gespeichert?)

[hannek]

Also ich habe gerade noch einmal nachgeguckt.. meine 9 Items, mit denen ich die Faktorenanalyse durchgeführt habe, haben alle einen Wert von 1-5. Die 9 Items hab ich dann in das Variablenfeld eingetragen (Dimensionsreduktion-> Faktorenanalyse)
Ich habe einfach unter Scores-> als Variable speichern-> Regression ausgewählt.

Entschuldige, ich habe dabei das Wesentlichste vergessen zu nennen.. Mit den beiden neu gewonnen Variablen (oder Scores) habe ich eine Varianzanalyse durchgeführt.
Die Werte, die in den beiden neuen Variablen gespeichert wurden, sind jedoch ganz komische Zahlen und nicht mehr zwischen 1-5. In der Varianzanalyse habe ich deswegen natürlich auch krumme Mittelwerte.. ich weiß nur nicht, wie ich die interpretieren soll, oder ob es möglich ist, diese krummen Werte wieder auf dei Werte von 1-5 darzustellen.
Ich würde mich damit begnügen, zu wissen, wie ich diese neuen Werte interpretieren soll.. kann ich das irgendwo herausfinden?

[strukturmarionette]

Hi,

Ich habe einfach unter Scores-> als Variable speichern-> Regression ausgewählt.

- warum? zu welchem Zweck?

Entschuldige, ich habe dabei das Wesentlichste vergessen zu nennen.. Mit den beiden neu gewonnen Variablen (oder Scores) habe ich eine Varianzanalyse durchgeführt.

- auch das noch? Gibt es hierfür einen Beweggrund? Und wie?

Gruß
S.

[hannek]

Ziel meiner Studie war es herauszufinden, wie sich die Mimik und das Aussehen auf unterschiedliche abhängige Variablen auswirkt. Mein Design ist einfach prädestiniert dafür eine varianzanalyse zu rechnen.
Von den übrigen items einer Skala habe ich einfach immer einen mean score berechnet und mit diesem mean score die varianzanalyse durchgeführt. Bei einer Skala musste ich jedoch eine Faktorenanalyse durchführen. Und um dann die beiden extrahierten Faktoren als abhängige variable Betrachten zu können, habe ich die beiden Faktoren als Variable speichern lassen. Von dem, was mir meine Betreuerin erzählt hat, war ich der Auffassung,dass das richtig sei. Ich kam nur ins stocken, weil die extrahierten Faktoren so krumme Zahlen hatten.

[Albrecht]

Okay, langsam glaube ich, es zu verstehen.
Diese Faktorwerte haben einen Mittelwert von 0, kann man also wie z-Werte betrachten.
Diese Werte sind für Faktorwerte also völlig normal. Ich würde sie aber nicht als Mittelwerte bezeichnen. Diese krummen Werte repräsentieren die personenbezogene Ausprägung des Faktors. 0 bedeutet, dass die Person eine genau durchschnittliche Ausprägung auf diesem Faktor aufweist.

[hannek]

Ah super! Ganz lieben Dank, damit kann ich gut weiter arbeiten!