Hallo zusammen,
ich habe zwei Konstrukte in Bezug auf das Investitionsverhalten von Portfoliomanagern erhoben: Risikowahrnehmung und Risikoakzeptanz.
Wenn ich nun eine PAF durchführe erhalte ich die folgende Komponentenmatrix (W = Risikowarhnehmung, A = Risikoakzeptanz)
Component Matrixa
W1 ,900
W2 ,910
W3 ,870
W4 ,900
A1 ,860
A2 ,880
A3 ,862
A4 ,837
Alle laden anstandslos auf einen Faktor... was etwas unglücklich ist (Stichwort: Diskriminanzvalidität), da ich beide Konstrukte eigentlich separat untersuchen wollte. Zudem ist es so, dass, wenn ich jeweils einen Faktor für Wahrnehmung und Akzeptanz erstelle, die Beziehungen zu anderen Variablen sehr unterschiedlich sind. Zum Beispiel wird die Risikoakzeptanz insbesondere durch den möglichen Gewinn bestimmt (signifikant), während hingegen die Risikowahrnehmung vor allem durch den möglichen Verlust determiniert ist (sig.). Beide Ergebnisse sind jetzt nichts neues und auch die Forschung sieht Risikowahrnehmung und -akzeptanz als zwei verschiedene Konstrukte.
Nur laden die Items immer noch auf nur einen einzigen Faktor. Habt Ihr eine Idee, wie es trotzdem sauber argumentiert bekomme, zwei verschiedene Faktoren aufzumachen, um die Konstrukte getrennt zu analysieren?
Viele Grüße
Wiwi