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[Vanja]

Hallo liebe Leute,

ich bräuchte mal Euren Rat.Es geht um die Überprüfung der Faktorenstruktur der eingesetzten Skalen. Explorative FA, Hauptachsenanalyse mit OBLIMIN-Rotation hat gezeigt, dass meine abhängige Variable (AV), abgefragt mit dem sem. Differenzial, aus 2 Faktoren besteht (3tems laden auf Faktor 1 u. 7 Items laden auf Faktor 2). Dasist aber kein zufriedenstellendes Ergebnis für mich, weil die AV für die weitere Analyse (ANOVA) eingesetzt werden soll (d.h. ich kann kaum die Item-Werte zusammenaddieren, um die Scores zu erhalten, Method of non-weighted scores, da sie auf mehr als 1 Faktor laden). Ich habe auch hier in der Forum gelesen, dass ein Faktor aus mindestens 4 Items bestehen soll.

Die anschließende Reabilitätsanalyse für die gesamte Skala zeigt Alpha wert > .770. Habt ihr Vorschläge, wie ich meine Skala anpassen soll, damit sie nur aus einem Faktor besteht? Die Skala hab ich aus einem Paper mit Alpha Wert 0.85 übernommen. Meine Stichprobe besteht aus 180 Probanden.

Wenn ich bei der Anzal der zu extrahierenden Faktoren den Wert auf 1 setze , beträgt die kumulierte Varianz nur 43% (zu wenig?). Die Items laden mit dem Koef.> 0.5.
Ich hoffe, das Problem ist soweit verständlich

Für die Anmerkungen und Lösungsvorschläge wäre ich Euch sehr dankbar)

Gruß,
Vanja

[strukturmarionette]

Hi,

Die Skala hab ich aus einem Paper mit Alpha Wert 0.85 übernommen. Meine Stichprobe besteht aus 180 Probanden.

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Was wird denn über die faktorielle Konstruktvalidität berichtet?

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Es gibt auch Skalen, die nicht auf der Grundlage des faktorenanalytischen Ansatzes entstanden sind.

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Vielleicht mal die Autoren mal direkt fragen.

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Ansonsten: Data Screening Verfahren und /oder CFA statt der EFA rechnen und schauen, ob bei einer 1-faktoriellen Lösung was besseres rauskommt als bei der 2-faktoriellen.


S.

[Vanja]

Herzlichen Dank! Ich probiers mal mit der CFA

[Holgonaut]

Hi,

Deine EFA legt nahe, dass Deine items zwei Faktoren messen. Das musst du nun mal hinnehmen. Dazu "bestehen" Faktoren nicht aus items - es sind hypothetische Entitäten, die die items verursachen und so zu Korrelationen zwischen items führen. Daher gibt es auch keinen Trick um das zu ändern, genauso wenig, wie du einen Trick anwenden kannst, um aus einer Waage und einem Thermometer dasselbe zu machen

Wenn andere Leute andere Ergebnisse mit dieser Skala herausbekommen haben, musst du das halt diskutieren. Haben sie überhaupt sinnvolle Methoden angewendet? Andere Stichprobe/Population? Anderer Kontext? Wenn "deine AV aus 2 Faktoren besteht", sind es eben zwei AV. Na und? Vielleicht sind beide theoretisch für Dich sinnvoll - wenn nicht, berücksichtige die sinnvolle Sub-Skala. Es ist Käse, dass man "Skalen" entweder als Batterie einsetzen muss oder sich einen Strick nehmen muss. Mir sind zwei lupenreine - klar fokussierte items lieber als eine Mischmasch - Batterie aus semantisch (und damit häufig konzeptionell) heterogenen items.

Strukturmarionettes Vorschlag stimm ich im Grunde zu; bedenke dabei aber, dass es probelmatisch ist, eine an einem Datensatz explorierte Struktur nachträglich zu "testen". Auch wette ich, dass du in einem CFA - framework Dein blaues Wunder erleben wirst - dahingehend, dass auch die 2-Faktorenlösung noch zu grob ist

Wie war das in den Film "Matrix"? Willst du die blaue oder rote Pille?

Gruß
Holger