STATISTIK-FORUM.de

[explorativo]

Hallo zusammen,

ich arbeite zur Zeit an meiner Bachelorarbeit und habe ein Problem mit meinen Skalen.

Ich habe zur Erfassung der Einschätzung eines Bewerbers 3 Skalen aus einer anderen Studie übernommen: "fachliche Kompetenz" (FK; 13 Items), "soziale Kompetenz" (SK; 11 Items), "Erfolgswahrscheinlichkeit" (EW, 3 Items). Die Probanden sollten dabei auf einer 5-stufigen Skala den fiktiven Bewerber einschätzen, indem sie angeben, für wie wahrscheinlich sie es halten, dass bestimmte Adjektive auf ihn zutreffen.

Jetzt habe ich die Daten erhoben (N=160, 3 Bedingungen), Cronbachs Alpha ist für alle 3 Skalen sehr schön (jeweils ca .90), allerdings ist das mit der Faktorenanalyse so eine Sache......

Mein Vorgehen:
Ich rechne eine Faktorenanalyse und lasse mir alle Faktoren mit Eigenwert >1 ausgeben:
Es ergeben sich 5 Faktoren, auf die zwei kleinsten laden überwiegend 6 Items der Skala FK, wenn ich diese eliminiere passt die 3-faktorielle Lösung und alle verbleibenden Items laden auf der ursprünglich vorgesehenen Skala am höchsten (nach Varimax-Rotation).
Kann man das so machen? Wie würdet ihr das einschätzen? (eine Skala fast um die Hälfte ihrer Items zu eliminieren kommt mir schon extrem vor, ich wüsste aber nicht wirklich wie ichs anders lösen soll.)

Falls ihr noch Infos braucht oder ich die Sache komplett falsch angegangen bin schreibt mir doch bitte. Mir schwirrt mittlerweile schon ziemlich der Kopf

Vielen Dank für eure Hilfe, LG

[PonderStibbons]

allerdings ist das mit der Faktorenanalyse so eine Sache......

Warum wozu rechnest Du denn noch eine Faktorenanalyse? Du hast doch
bereits fertige Messinstrumente.

Ich rechne eine Faktorenanalyse und lasse mir alle Faktoren mit Eigenwert >1 ausgeben:

Wie gesagt, wozu rechnest Du eine solche Analyse? Falls es um
die Überprüfung des Messinstrumentes geht (meines Erachtens
überflüssig), dann mit mit einer konfirmatorischen Analyse.

LG

wtf


Mit freundlichen Grüßen

P.

[explorativo]

Danke für deine Antwort, vllt hätte ich schon früher hier fragen sollen, statt soweit vorzugreifen.

Das ursprüngliche Problem war, dass ich die Unidimensionalität der Skalen überprüfen sollte und sich bei der Skala "Fachliche Kompetenzen" 2 Faktoren mit Eigenwert > 1 ergeben.
Angelehnt an eine Beispiel-Bachelorarbeit habe ich dazu in SPSS als Extraktionsmethode die Hauptkomponentenanalyse gewählt und Faktoren mit Eigenwert >1 ausgeben lassen.
Anders als bei dieser Arbeit und denen der Leute die ich um Hilfe gefragt hab, ergeben sich bei mir nun eben 2 Faktoren für die Items der Skala. Nach welchen Kriterien sollte man denn in diesem Fall Items ausschließen um die Unidimensionalität der Skala zu erreichen? Und kennt jemand dazu Literatur? Im Lehrbuch SPSS 22 von Achim Bühl werden Items aussortiert, die unter .40 auf den gewollten Faktor laden, allerdings gibt es da auch kein Problem mit der Anzahl den Dimensionen o.ä. (da gehts nur um eine konfirmatorische FA und verbesserung der Varianzaufklärung) und ich habe keine andere Literatur finden können. Außerdem ist ja eher das Problem, dass die Items auf den 2. Faktor hoch laden und wenn ich jeweils unter .40 bei Faktor 1 und über .40 bei Faktor 2 ausschließe ist die Lösung trotzdem noch nicht unidimensional. Dann muss ich das ganze nochmal mit den ausgeschlossenen Items rechnen und danach die gleiche Regel anwenden, dann würde es ausreichen, aber das kommt mir schon sehr willkürlich vor, oder kann man das so machen?

Ich wäre wirklich sehr dankbar, wenn mir jemand schreiben könnte wie er die Sache angehen würde, ich habe total die Übersicht verloren und werde langsam leicht panisch weil ich weitermachen muss und das Gefühl habe meine Items taugen nichts, obwohl das evtl. ja auch alles gar nicht so schlimm ist, ich weiß es nicht mehr.

[PonderStibbons]

Das ursprüngliche Problem war, dass ich die Unidimensionalität der Skalen überprüfen sollte

Warum? Wozu?

und sich bei der Skala "Fachliche Kompetenzen" 2 Faktoren mit Eigenwert > 1 ergeben.

Das ist bei 13 Items auch kaum zu vermeiden.
Wie sieht denn der Screeplot aus?

Interessant ist wohl auch die Ladungsmatrix,
ob da Items sind, die mit dem ersten Faktor nichts
mehr zu tun haben. Und extrahiere einmal nur
den ersten Faktor und schau Dir die Ladungen an.

Anders als bei dieser Arbeit und denen der Leute die ich um Hilfe gefragt hab, ergeben sich bei mir nun eben 2 Faktoren für die Items der Skala. Nach welchen Kriterien sollte man denn in diesem Fall Items ausschließen um die Unidimensionalität der Skala zu erreichen?

Was soll denn das überhaupt sein, eine "undimensionale
Skala" von Fachkompetenzen? Das ist doch ohnehin
heterogen.

Und kennt jemand dazu Literatur? Im Lehrbuch SPSS 22 von Achim Bühl werden Items aussortiert, die unter .40 auf den gewollten Faktor laden, allerdings gibt es da auch kein Problem mit der Anzahl den Dimensionen o.ä. (da gehts nur um eine konfirmatorische FA und verbesserung der Varianzaufklärung) und ich habe keine andere Literatur finden können.

Wie gesagt, Du kannst ja auch mal nur 1 Faktor
extrahieren und dann die Ladungen ansehen.

Normalerweise kenne ich das mit der Eindimensionalität
eher aus der Testanalyse/Itemanalyse. Da schaust
Du Dir Cronbachs alpha (ist zwar nur interne Konsistenz),
und Trennschärfen der Skala an und sortierst ggfls.
Items aus.

Mit freundlichen Grüßen

P.