STATISTIK-FORUM.de

[LittleFish]

Hallo zusammen!
Ich führe im Rahmen meiner Masterarbeit eine Konfirmatorische Faktorenanalyse mit 3 korrelierten Faktoren und 14 Indikatorvariablen (Items) mit R Studio durch.
Leider hänge ich gerade bei der multivariaten Ausreißeranalyse. Ich habe mich für Cook's Distance entschieden und konnte nach einiger Recherche dazu,
diese auch in R berechnen (mit dem recht neuen Paket "faoutlier"). Heraus kamen 10 multivariate Ausreißer mit Werten zwischen 1 und 50.
Mein Problem: Ich habe leider keine Ahnung
1. wie ich diese Werte im KFA-Kontext interpretieren soll - die einzige Info, die ich irgendwo gefunden habe ist, dass "je kleiner, desto besser" (logischerweise)
2. Was ich mit den Ausreißern tun soll? Gibt es da für die CFA bzw. SEM Kriterien, Cut Offs, ab wann und Empfehlungen was man mit diesen Ausreißern machen soll?

Wie ihr wahrscheinlich an meinen Fragen merkt, tue ich mir mit Statistik (und auch R - bin absoluter Anfänger) wirklich sehr schwer und habe seit Jahren keine Auswertungen mehr machen müssen,
daher wäre ich sehr dankbar, wenn mir jemand weiterhelfen könnte.

Vielen lieben Dank,
Little Fish

[strukturmarionette]

Hi,

3 korrelierten Faktoren und 14 Indikatorvariablen (Items) mit R Studio durch.
diese auch in R berechnen (mit dem recht neuen Paket "faoutlier")

http://www.r-forum.de/

Gruß
S.

[LittleFish]

Hallo Strukturmarionette,
danke für den Link, allerdings kenne ich das Forum und mir ist nicht ganz klar, inwiefern mir das weiterhelfen soll.
Ich verwende zwar R, meine Fragen haben aber eigentlich nichts speziell mit R zu tun.
Schade.

[Holgonaut]

Hall LittleFish,

eine outlier-Analyse sollte Basis sein, um die betreffenden Fälle mal unter die Lupe zu nehmen (ob sie vielleicht gar nicht zur Population passen oder es sich um korrigierbare Eingabefehler handelt).

Abgesehen davon verwende einfach bei der Schätzung der CFA robuste Schätzer, wie MLM oder MLR.

Grüße
Holger

[LittleFish]

Lieber Holger,
vielen lieben Dank für deine Antwort!
Oh man, da kommt raus, wie wenig ich durchblicke, denn ich hatte ohnehin vor die MLR - Schätzung zu verwenden - allerdings, weil ich keine multivariate Normalverteilung habe.
Aber wenn das quasi auch "robust gegen Ausreißer" ist, ist es ja super.

Hast du zufällig noch einen Hinweis, wie die multivariaten Ausreißer zu interpretieren sind? Bei den univariaten ist es mir klar, bei der multivariaten allerdings nicht.
Bedeuten multivariate Ausreißer "ungewöhnliche Kombinationen" der verschiedenen Variablen? Dann würde ich denken, es könnte bei mir z.b. daran liegen, dass manche Items sehr hoch und manche sehr niedrig angekreuzt wurden.
Allerdings habe ich auch einen Fall, da ist alles extrem niedrig und auch das wird als Ausreißer markiert.
Außerdem frag ich mich grad, ob ich nicht nen grundlegenden Denkfehler mache... geht es bei Cooks Distance überhaupt um die abhängigen Variablen (Items?)
Gerade habe ich irgendwo gelesen, die leverage-Werte wären für die AVS, und Cooks Distance für die UV, das wären ja dann in meinem Fall die latenten Faktoren!?

Ich bin verwirrt
So oder so, schon mal vielen vielen Dank!!!

[strukturmarionette]

Hi,

- was bedeutet für Dich 'keine multivariate NV? Wie stellst du das fest?

Gruß
S.

[LittleFish]

Hallo,
mit dem Mardia's Test unter anderem (auch Henze-Zirkler's MVN test, Royston's MVN Test, Doornik-Hansen's MVN Test, Energy Test und der Q-Q-Plot sprechen gegen die multivariate NV.)

[LittleFish]

Weiß zufällig jemand, wie man die Ergebnisse von Mardias Test berichtet?


$multivariateNormality
Test Statistic p value Result
1 Mardia Skewness 1067.29649598155 4.84982016565933e-34 NO
2 Mardia Kurtosis 8.85466182648445 0 NO
3 MVN <NA> <NA> NO