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[Eykey]

Hallo!

Ich schreibe derzeit an meiner Masterarbeit zum Thema Studien- und Hochschulwahlmotive. Dazu habe ich eine Erhebung mittels Fragebogen durchgeführt (N=244). Beide Motive wurden als 5-stufige Likert-Skalen mit 19 bzw. 22 Items abgefragt. Nun bin ich gerade dabei, eine PCA mit Varimax Rotation durchzuführen (PCA deswegen, weil sie in der Literatur zu Studien- und Hochschulwahlmotiven ebenfalls verwendet wird). Ich gehe dabei explorativ vor, da ich die meisten Items zwar aus bereits bestehenden Erhebungen übernommen habe, ein paar wenige Items aber zusätzlich selbst formuliert wurden.

Ich habe mittlerweile schon etwas herumprobiert mit unterschiedlicher Faktorenanzahl bzw. auch eine PFA ausprobiert. Für beide Motive habe ich passende Faktoren ermittelt, bei denen die einzelnen Items gut auf die Faktoren laden. Das Problem kommt dann mit der Reliabilitätsanalyse. Einige der Faktoren erzielen sehr schlechte Cronbachs Alpha Werte (<0.5). Das betrifft vor allem Faktoren mit wenigen Items (2-3). Problematische Items herauszunehmen habe ich bereits versucht, das hat aber auch nicht viel gebracht. Jetzt bin ich unsicher, wie ich weiter vorgehen soll. Bei veränderter Faktorenanzahl laden teilweise Items auf einen Faktor, die inhaltlich absolut nichts miteinander zu tun haben, was eine Interpretation unmöglich macht. Ist es ein Lösungsweg, dass man die Items der Faktoren, die schlechte Cronbachs Alpha erzielen ganz einfach als Einzelitems behandelt und interpretiert? Falls ja – müsste ich die Faktorenanalyse dann nochmals ohne diese Items machen?

Danke für eure Hilfe! Bitte Bescheid geben, falls wichtige Angaben fehlen.

Grüße
Eykey

[PonderStibbons]

Es ist immer die Rede von 2 Motiven und 2 Skalen, aber anscheinend geht
es je Skala um mehr als ein Motiv? Wie viele Faktoren/Haupkomponenten
wurden denn angenommen?

Ich gehe dabei explorativ vor, da ich die meisten Items zwar aus bereits bestehenden Erhebungen übernommen habe, ein paar wenige Items aber zusätzlich selbst formuliert wurden.

Die sind aber doch so gedacht, dass sie einer Sub-Skala zugeordnet werden,
wieso also nicht eine konfirmatorische Analyse?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Eykey]

Es ist immer die Rede von 2 Motiven und 2 Skalen, aber anscheinend geht
es je Skala um mehr als ein Motiv? Wie viele Faktoren/Haupkomponenten
wurden denn angenommen?

Ich gehe dabei explorativ vor, da ich die meisten Items zwar aus bereits bestehenden Erhebungen übernommen habe, ein paar wenige Items aber zusätzlich selbst formuliert wurden.

Die sind aber doch so gedacht, dass sie einer Sub-Skala zugeordnet werden,
wieso also nicht eine konfirmatorische Analyse?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Danke für die rasche Antwort.
Genau, sowohl die Skala zu den Studien- als auch zu den Hochschulwahlmotiven setzt sich aus sehr vielen unterschiedlichen Motiven zusammen (eben den 19 bzw. 22 Items), die ich jetzt eben zur besseren Interpretation gruppieren möchte. Im Vorhinhein wurde gar keine feste Anzahl angenommen, lediglich, dass es bei den Studienwahlmotiven einen Faktor (bzw. Komponente) intrinsische und einen extrinsische Motive geben sollte, was sich auch sehr gut zeigt.

Laut meinem Betreuer soll ich explorativ vorgehen, sobald ich an einer bestehenden Skala Änderungen vorgenommen habe. Dieselbe Anzahl an Faktoren einzustellen, wie in der Literatur angegeben, habe ich auch bereits versucht, nur passen die Items die auf einen Faktor laden dann tlw. inhaltlich null zusammen oder ergeben auch wieder schlechte Cronbachs-Alpha.

[PonderStibbons]

Wenn die Realität so ist, dass die Motive häufig nicht klar abgrenzbar sind (man könnte es mal
mit einer nichtorthogonalen Rotation versuchen; Hauptkomponentenanalyse statt Faktorenanalyse
leuchtet mir aber so oder so nicht ein) und dazu oft auch nur kurze (= weniger reliable) Skalen
möglich sind aufgrund der niedrigen Itemzahl in Relation zur möglichen Zahl Konstrukte, dann
zeigt sich das doch vermutlich auch in den Referenzstudien. Vielleicht nimmst Du die Skalen
nun so, wie sie sich ergeben haben und verwendest sie trotz niedriger Reliabilität. An dem
Itemsatz herumzufummelnund das Ganze hin und her zu schieben scheint mir nicht zielführend.

Umgehen ließe sich das Ganze vielleicht, wenn nicht Itemskalen gebildet werden, sondern
Faktorscores berechnet und weiter verwendet werden.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Eykey]

Ja, dieses "herumfummeln" am Datensatz scheint mir auch nicht sinnvoll bzw. korrekt zu sein und möchte ich eigentlich auch vermeiden...
Aus diesem Grund werde ich es jetzt mit einem anderen Vorgehen versuchen und eine konfirmatorische Faktorenanalyse mit einer PFA durchführen mit 2 Faktoren - weil grundsätzlich weiß ich aus der Literatur, dass es intrinsische und extrinsische Studienwahlmotive gibt.

Vielen Dank für deine Hilfe!