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[spsshelh]

Hallo zusammen,
ich habe zwei Fragen bezüglich meiner EFA:

1) An sich hat alles gut geklappt, und der KMO Wert, die Werte der Korrelationsmatrix, der Kommunalitäten und der rotierten Komponentenmatrix bewegen sich alle in einem guten bis sehr guten Wertebereich. Ich finde aber keine Literatur als Anhaltspunkt für den Wert der erklärten Gesamtvarianz. Meine "Kumulierte %" zeigt, dass 2 Faktoren zusammen 51% der Varianz aller Variablen erklären.

Der Wert liest sich für mich erstmal als mäßig gut. In der Literatur oder anderen Papern finde ich aber meistens einen Wert zwischen 50 und 60%. Nun wollte ich einfach mal fragen, ob es einen cut-off Wert für die erklärte Varianz gibt.

2) Als Methode wurde die als "default" eingestellte Hauptkomponenten-Analyse durchgeführt. Nun habe ich aufgeschnappt, dass diese nur bei linearen Trends durchgeführt werden sollte. Das war mir nicht bewusst. Nun ja, welche Methode nutze ich bei nicht linearen Variablen?
Da ich ja erstmal hypothesenfrei und exploratorisch an die Sache rangehen möchte, weiß ich auch nicht Recht, welche VAR ich gegenseitig aufführen sollte um die Annahme der linearen Regression zu testen. Stehe total auf dem Schlauch.

Vielen Dank und liebe Grüße

[PonderStibbons]

Meine "Kumulierte %" zeigt, dass 2 Faktoren zusammen 51% der Varianz aller Variablen erklären.

Es gibt meines Wissens nach keine Kriterien, wie man das als viel, normal oder wenig etikettieren könnte.

Basale Angaben wie Inhalt und Anzahl und Messung der beteiligten Variablen, eventuelle Hintergrundannahmen
und natürlich Stichprobengröße wären willkommen.

2) Als Methode wurde die als "default" eingestellte Hauptkomponenten-Analyse durchgeführt.

Dann hast Du keine Faktorenanalyse durchgeführt. Hauptkomponentenanalysen haben eine andere Zielstellung.

Nun habe ich aufgeschnappt, dass diese nur bei linearen Trends durchgeführt werden sollte. Das war mir nicht bewusst. Nun ja, welche Methode nutze ich bei nicht linearen Variablen?

Lineare Trends von was?

Lineare Variablen gibt es nicht, nur lineare Beziehungen. Nichtlineare Beziehungen senken zwangsläufig
die entsprechenden Korrelationskoeffizienten, auf denen die weitere Analyse beruht.

Da ich ja erstmal hypothesenfrei und exploratorisch an die Sache rangehen möchte, weiß ich auch nicht Recht, welche VAR ich gegenseitig aufführen sollte um die Annahme der linearen Regression zu testen. Stehe total auf dem Schlauch.

Was ist VAR?

Und wo kommt Regression ins Spiel?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[spsshelh]

Hi, danke für deine Antwort!

Dann hast Du keine Faktorenanalyse durchgeführt. Hauptkomponentenanalysen haben eine andere Zielstellung.

Leider kann ich kein Bild anhängen. Aber hier als Bsp., wenn man "Abbildung 8" sucht, dann steht unter der Tabelle "Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse". https://www.methodenberatung.uzh.ch/de/datenanalyse_spss/interdependenz/reduktion/faktor.html

LG

[bele]

Hi,

auf der von Dir verlinkten Seite steht das, was PonderStibbons geschrieben hat:

Streng genommen wird die Hauptkomponentenanalyse nicht zur Faktoranalyse gezählt, wenngleich viele Lehrbücher sie – wie im vorliegenden Fall auch – im Rahmen der Faktoranalyse besprechen...

LG, Bernhard

[spsshelh]

Ok, dankeschön.
Ich scheine wohl einen allgemeinen Denkfehler zu haben und bin jetzt leider nur noch verwirrter, meine Frage in Worte zu fassen.

Liebe Grüße
spsshelh

[PonderStibbons]

Warum und wozu führst Du die Analyse durch?

Wie viele und inhaltlich was für Items werden eingeschlossen und wie groß ist die Stichprobe?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[spsshelh]

Ich habe einen Umfrage erhoben, aus der knapp 500 vollständig ausgefüllte Fragebögen resultieren.
Die Umfrage ist von explorativer Natur und wurde mit dem Ziel erstellt, Erkenntnisse zu gewinnen, die als Grundlage für eine künftige, spezifischere Forschung dienen sollen.
Mit den Fragen erheben wir die Meinungen und Einstellungen von den Befragten zu einem bestimmten Thema. Wir möchten für insgesamt 14 Items eine EFA durchführen, um a) tieferliegende Strukturen und Zusammenhänge ausfindig zu machen und b) die Dimension zu reduzieren und die Items durch eine geringere Anzahl Faktoren zu erklären.
Die Durchführung hat gut funktioniert und die Zusammenstellung der Faktoren ergibt auch inhaltlich und theoretisch Sinn.

Ich habe mich durch "Hauptkomponentenanalyse" etwas verunsichern lassen. Die Schritte von SPSS sind ja wie folgt: Analysieren > Dimensionsreduktion > Faktorenanalyse > Extraktion, Methode: Hauptkomponenten.
Bei einer Hauptkomponentenanalyse wird doch von linearen Beziehungen zwischen den Variablen ausgegangen. Ich kann nicht einschätzen, inwieweit dies jetzt für meine EFA von Belang ist und was ist, wenn die Variablen nichtlinear miteinander zusammenhängen.

Ich hoffe diesmal etwas verständlicher..

Liebe Grüße!

[PonderStibbons]

Die Umfrage ist von explorativer Natur und wurde mit dem Ziel erstellt, Erkenntnisse zu gewinnen, die als Grundlage für eine künftige, spezifischere Forschung dienen sollen.

Das ist ein bisschen sehr unspezifisch.

Wir möchten für insgesamt 14 Items eine EFA durchführen, um a) tieferliegende Strukturen und Zusammenhänge ausfindig zu machen und b) die Dimension zu reduzieren und die Items durch eine geringere Anzahl Faktoren zu erklären.

Das ist ebenfalls sehr unspezifisch. Mit 14 Items kann man ohne weiteres eine Skala bilden.
Was genau bedeutet "die Dimension reduzieren"?

Die Durchführung hat gut funktioniert und die Zusammenstellung der Faktoren ergibt auch inhaltlich und theoretisch Sinn.

Du hast allerdings keine Faktoren, sondern Hauptkomponenten. Wie gesagt sind die Ziele einer Faktorenanalyse und
eine Hauptkomponentenanalyse unterschiedlich. Motivation und Ziel der ganzen Analyse sind so abstrakt geschildert,
dass ich mir darunter wenig vorstellen kann, aber ich es könnte sein, dass Du tatsächlich eine Faktorenanalyse
rechnen solltest, keine Hauptkomponentenanalyse.

Bei einer Hauptkomponentenanalyse wird doch von linearen Beziehungen zwischen den Variablen ausgegangen.

Lineare Beziehungen zwischen den Variablen und den Hauptkomponenten, respektive zwischen den Variablen und den Faktoren.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[spsshelh]

Du hast allerdings keine Faktoren, sondern Hauptkomponenten.

Wie schließt du darauf und wie erkenne ich das?

[PonderStibbons]

Du hast allerdings keine Faktoren, sondern Hauptkomponenten.

Wie schließt du darauf und wie erkenne ich das?

An Deinen eigenen Aussagen:

"rotierte Komponentenmatrix"
"Als Methode wurde die als "default" eingestellte Hauptkomponenten-Analyse durchgeführt."
"Die Schritte von SPSS sind ja wie folgt: Analysieren > Dimensionsreduktion > Faktorenanalyse > Extraktion, Methode: Hauptkomponenten."