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[CarmenH]

Hallo Zusammen,
ich werte gerade einen Fragebogen aus. Bei diesem haben u.a. die TeilnehmerInnen ihre vermuteten Gründe für eine Erkrankung auf einer Skala von 1 bis 5 geratet.
Ich wollte eine Hauptkomponentenanalyse rechnen, um möglichst viel Varianz aufzuklären.
jedoch ist keines der Items normalverteilt.
in anderen Papern (jedoch zu anderen Erkrankungen, daher kann ich keine konfirmatorische FA rechnen), wird manchmal eine PCA und manchmal eine EFA gerechnet. An sich hatte ich mich für die PCA aus mehreren Gründen entschieden.
Nun ist die Frage: alle Items transfomieren? Machen dann die Ergebnisse der PCA noch Sinn? Die Items sind unterschiedlich verteilt - also zum Teil linksschief, zum Teil rechtsschief.

oder, dann eben doch eine explorative Faktorenanalyse rechnen? Diese setzt ja keine NV voraus.

Vielleicht hat jemand einen Tip für mich...
Beste Grüße, Carmen

[strukturmarionette]

Hi,

wird manchmal eine PCA und manchmal eine EFA gerechnet

- beides ist explorativ

Die Items sind unterschiedlich verteilt - also zum Teil linksschief, zum Teil rechtsschief.

- wie sollte es anders sein?

Gruß
S.

[CarmenH]

danke für diese sehr hilfreichen Tipps ...nicht.

Die Frage war, ob eine Transformation die Ergebnisse einer PCA verändern würde.

[PonderStibbons]

Klassischerweise gibt es keine Annahme, dass die Variablen normalverteilt sind. Bzw. hast Du eine Referenz,
die anderes sagt? Die Beziehungen zwischen den Variablen sollten linear sein, damit die Korrelationsmatrix
überhaupt Sinn ergibt, aber das ist keine Frage der Verteilungsform.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[dutchie]

Hallo

Die Frage war, ob eine Transformation die Ergebnisse einer PCA verändern würde.

ja würde es!

Aber PCA ist ein Methode, EFA ein Ziel, das auf eins verdaddeln, macht Chaos!

Du hast nur das geggol falsch verstanden.

gru) dutchie

[CarmenH]

Klassischerweise gibt es keine Annahme, dass die Variablen normalverteilt sind. Bzw. hast Du eine Referenz,
die anderes sagt? Die Beziehungen zwischen den Variablen sollten linear sein, damit die Korrelationsmatrix
überhaupt Sinn ergibt, aber das ist keine Frage der Verteilungsform.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Für die PCA ist eine Voraussetzung die Normalverteilung. Ich würde auch an sich aus verschiedenen Gründen lieber eine PCA rechnen. Daher die Frage, ob transformierte Variablen die Ergebnisse der PCA beeinflussen würden.

Die EFA wäre für mich aufgrund der fehlenden Voraussetzung für NV nur die Notlösung.

[dutchie]

Für die PCA ist eine Voraussetzung die Normalverteilung.

nein!