STATISTIK-FORUM.de

[Holgonaut]

Hi,

Daher meine Idee die Items von F5..7 rauszuwerfen bevor die zweite EFA gemacht wird (siehe mein erstes Posting).

Dann geht aber alles von vorne los. D.h. wieder den scree-plot (es ist kein Test) anfordern. Der Screeplot ist von der FA unabhängig. Es sind alle
Eigenwerte für alle möglichen Faktoren abgebildet.

Gruß
Holger

[bele]

Sorry für die späte Antwort, ich war länger nicht im Forum unterwegs.

wieder den scree-plot (es ist kein Test) anfordern

Der Scree-Test ist ein Test wie in "Bluttest" nicht wie in "inferenzstatistischer Test": Eine Untersuchungsmethode die auf dem Screeplot basiert. Die Bezeichnugn Scree-Test ist gebräuchlich und z. B. auch der Titel der passenden Wikipedia-Seite:
http://de.wikipedia.org/wiki/Scree-Test

Die zweite Möglichkeit geht erstmal nicht wenn es keine (brauchbaren) Vorannahmen über die Anzahl der Faktoren gibt. Also habe ich zunächst Möglichkeit 1 gewählt. Da ich nicht wusste welchen sinnvollen Eigenwert man sonst einstellen könne habe ich es bei der Voreinstellung belassen.
...
Den Screeplot kann ich mir ja erst ansehen NACHDEM ich die EFA durchgeführt habe.

Ich habe kein SPSS. Wenn das so ist, dann verleitet SPSS zu einem falschen Vorgehen. Wie Holgonaut aber schon sagte: Nachdem Du den Scree-Plot gesehen hast kannst Du ja zurück gehen und die EFA mit der dazu passenden Zahl von Faktoren rechnen.

Jetzt könnte man natürlich sagen, ich soll dann einfach die vier Faktoren nehmen die das Screekriterium nach der ersten EFA findet. Darum habe ich eine weitere EFA durchgeführt mit den gleichen Items und diesmal vorgegeben, dass genau vier Faktoren extrahiert werden sollen. Die Items die vorher zu den Faktoren F5..7 gehört haben, werden dann auf die anderen Faktoren verteilt. Dadurch ändern sich aber auch die Faktorladungen der anderen Items die bereits in der ersten EFA zu den Faktoren F1..4 gehört haben und die Faktoren sind insgesamt schlechter interpretierbar.

Wenn die Faktoren schlecht interpretierbar sind, dann führt die durch den Scree-Plot gewonnene Lösung nicht zu einem für Dich brauchbaren Ergebnis. Versuch es mit einer anderen Rotation oder einer anderen Faktorenzahl. Ob man jetzt Kaiser, Scree, Parallelanalyse oder was auch immer verwendet ist doch Glaubenssache. Ich finde den folgenden Satz aus der oben zitierten Wikipedia-Seite gut:

Grundsätzlich sollten mehrere Kriterien herangezogen werden. Insbesondere im Zweifelsfall bietet es sich an, mehrere Faktorenzahlen durchzurechnen und im Hinblick auf Ladungen und Interpretierbarkeit zu überprüfen.

Aber auch das ist wieder Glaubenssache, weil hier die Anzahl der Faktoren von der Imaginationskraft und Phantasie des Auswerters beim Interpretieren abhängt.

LG,
Bernhard

[Mofflerin]

Hallo, und erstmal Danke für alle Antworten.

SPSS ´zwingt´ die Anwender eigentlich nicht zu etwas bestimmtem.
Es bietet nur unterscheidliche Methoden der Faktorextraktion (e.g. Hauptkomponentenverfahren, Haupachsenverfahren, Maximum Likelihood Verfahren u.a.) und Faktorrotationen an.

Ich verstehe noch nicht 100%ig, worauf Du hinaus willst. Ich habe jetzt mal, Deine Anregung aufgreifend, versucht SPSS auszutricksen indem ich das Extraktionskriterium aus der Syntax gelöscht habe. Resultat: SPSS extrahiert dann stillschweigend nach dem Kayser-Kriterium (Eigenwert >= 1).

Die Größe 1 als entscheidende Größe für eine relevante Anzahlfestlegung ergibt sich aus dem Wesen der Faktorenanalyse, dass möglich viel Varianz der ´vielen´ Items auf wenige Dimension zurückgeführt werden kann. Erst wenn ein Eigenwert >1, kann überhaupt von eine ´Faktor´ gesprochen werden.

Dessen bin ich mir bewusst, das löst aber mein Problem nicht.

Dann geht aber alles von vorne los. D.h. wieder den scree-plot (es ist kein Test) anfordern. Der Screeplot ist von der FA unabhängig. Es sind alle
Eigenwerte für alle möglichen Faktoren abgebildet.

Ja, dann geht alles wieder von vorne los. Welche Vorgehensweise schlägst Du vor?

Ich habe kein SPSS. Wenn das so ist, dann verleitet SPSS zu einem falschen Vorgehen. Wie Holgonaut aber schon sagte: Nachdem Du den Scree-Plot gesehen hast kannst Du ja zurück gehen und die EFA mit der dazu passenden Zahl von Faktoren rechnen.

Ja, dann verleitet SPSS zu einem falschen Vorgehen. Aber was mache ich mit den Items die auf die "überzähligen Faktoren geladen haben bei der ersten EFA? Sollen die in die neue EFA mit eingehen oder nicht? Das ist für mich im Moment die Gretchenfrage.

Wenn die Faktoren schlecht interpretierbar sind, dann führt die durch den Scree-Plot gewonnene Lösung nicht zu einem für Dich brauchbaren Ergebnis. Versuch es mit einer anderen Rotation oder einer anderen Faktorenzahl. Ob man jetzt Kaiser, Scree, Parallelanalyse oder was auch immer verwendet ist doch Glaubenssache. Ich finde den folgenden Satz aus der oben zitierten Wikipedia-Seite gut:

Ich will mittelfristig eh auf die Parallelanalyse umsteigen, habe nur noch kein funktionierendes Tool gefunden wie ich sie umsetzen kann. Das Problem wäre aber auch bei der Parallelanalyse das gleiche: Was mache ich, nachdem ich, mit welchem Verfahren auch immer, festgelegt habe wieviele Faktoren ich extrahiere, mit den Items die auf die "gelöschten" Faktoren am höchsten geladen haben?

Da die Items willkürlich erfunden sind und letzten Endes keine "objektiv existierende Entität" darstellen, würde ich dazu tendieren diese zu löschen. Etwas anderes wäre es, wenn die Items "objektiv existierende Entitäten" repräsentieren würden, dann müsste ich sie "auf Teufel komm raus" auf die Faktoren verteilen.

Hm, würde ich eure Anmerkungen richtig verstehen, wenn ich Sie mal so zusammenfasse: "Mach's wie ein Dackdecker?!" (=jede Vorgehensweise ist richtig).

[PonderStibbons]

Du hast eine Hauptkomponentenanalyse gerechnet statt einer Faktorenanalyse,
nimmst nach eigener Aussage "...diesen 'theoretischen Hintergrund' (...) nicht so
besonders ernst" und die angestrebte praktische Nutzanwendung der Ergebnisse
bleibt diffus. Da scheint tatsächlich ein Rat beinahe so gut wie der andere, man
weiß ja nicht so recht, was das alles soll.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[bele]

Hm, würde ich eure Anmerkungen richtig verstehen, wenn ich Sie mal so zusammenfasse: "Mach's wie ein Dackdecker?!" (=jede Vorgehensweise ist richtig).

Nein! Mach's wie ein Dachdecker in Bezug auf das Auswahlkriterium für die Anzahl der Faktoren: Solange es hier verschiedene Meinungen gibt, steht es Dir frei, Dich einer anzuschließen. Es ist ganz egal, wie ein Item auf einen Faktor laden würde der aus einer Faktorenlösung stammt, die Du ohnehin verwirfst.

Entscheide Dich für ein Kriterium. Dachdecker-Egal. Dann machst Du eine Faktorenanalyse mit der so gefundenen Zahl von Faktoren und verwendest nur die Faktorenladungen daraus für die Entscheidung, welche Items Du verwirfst und welche Du behälst.

Wenn Du Dich mit dem Dachdecker-Egal unwohl fühlst kannst Du das gerne dreimal wiederholen (je Kaiser, Scree und Parallelanalyse) und schauen, bei welchem Ansatz die besser zu interpretierenden Faktorenlösungen erscheinen. Da es hier nicht um Signifikanzteste geht darfst Du beliebig herumprobieren ohne eine Bonferroni-Korrektur machen zu müssen.

Aber was mache ich mit den Items die auf die "überzähligen Faktoren geladen haben bei der ersten EFA? Sollen die in die neue EFA mit eingehen oder nicht? Das ist für mich im Moment die Gretchenfrage.

Ja, lass die in die "zweite" mit eingehen, denn erstens sind sie Bestandteil des Scree-Plots den Du auswertest und zweitens machst Du eine "erste EFA" ja nur, um SPSS auszutricksen, damit es Dir einen Scree-Plot zeichnet.

Gruß,
Bernhard

[Mofflerin]

Danke Bernhard, das war hilfreich.