Faktorenanalyse Flashcards Preview

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Flashcards in Faktorenanalyse Deck (13):
1

Erkläre die Grundidee hinter der Faktorenanalyse.

Korrelationen zwischen den manifesten Items werden dadurch erklärt, dass ihnen zumindest ein gemeinsames latentes Merkmal (=Faktor) zugrunde liegt.

2

Was ist die Ladung Lambda?

Die Ladung Lambda ist die Korrelation von Item i mit Faktor j. Ladungen können positiv und negativ sein. Die quadrierte ladung ist das Bestimmtheitsmaß. Dadurch ist sowohl ablesbar, wie stark ein Fakotr an einem Item beteiligt ist, aber auch, wie gut die Ausprägung des Faktors durch das Item vorhersagbar ist bzw. wie gut das Item den Faktor misst.

Die ladung ist daher als (Kunstrukt)Validität des Items i für den Faktor j interpretierbar.

3

Was ist die Kommunalität eines Items? Unter welcher Bedingung kann die Kommunalität als die untere Schranke der Reliabilität verstanden werden?

Die Kommunalität gibt an wie viel der Varianz eines Items durch die gemeinsamen q Faktoren erklärt werden kann.

Geht man davon aus, dass die Ausprägungen der Faktoren bei den Personen stabil sind, so ist die Kommunalität die untere Schranke der reliabilität des Items.

4

Was ist der Eigenwert eines Faktors?

Was ergibt sich, wenn man den Eigenwert eines Fakotrs durch die Anzahl an Items dividiert und das Ergebnis mal 100 nimmt?

Der Eigenwert eines Faktors gibt an, wie viel der Varianz der Items durch den jeweiligen Faktor erklärt werden kann.

Der prozentsatz der Gesamtvarianz aller Items, der durch den jeweiligen Faktor erklärt wird.

5

Was erhält man wenn man den Eigenwert eines Fakotrs durch die Summer aller Eigenwerte dividiert und das Ergebnis mal 100 nimmt?

Wie viel Prozent der durch die gemeinsamen Faktoren erklärbaren Varianz der jeweilige Faktor erklärt.

Je größer der Eigenwert eines Faktors umso größer ist sein Anteil an der Erklärung der Korrelationen zwischen den Items

6

Was ist die Hauptkomponentenanalyse?

Es wird davon ausgegangen, dass sich die Varianz eines Items vollständig durchd ei gemeinsamen Faktoren erklären lässt. Demnach sind alle Kommunalitäten gleich 1. Als Konsequenz werden so viele Faktoren extrahiert, wie es Items gibt.

7

Wovon geht die Hauptachsenanalyse aus?

Geht davon aus dass sich die Varianz eines Items immer in die Kommunalität und die Einzelrestvarainz aufteilt. Demnach sind die Kommunalitäten kleiner als 1.
Ziel ist es also nu die durch die gemeinsamen Fakotren erklärbaren Varianz zu beschreiben.

8

Wie wird zur Bestimmung der Faktorenzahl beim sog. Elbowkriterium (screeplot) vorgegangen?

Bei der Betrachtung des Eigenwertediagramms, wird jene Stelle gesucht, an deren Verlauf das Eigenwertediagramm abflacht. Die Faktoren vor dem Knick werden in weiteren Analyse berücksichtigt.

9

Wie wird zur Bestimmung der Faktorenzahl bei der Parallelanalyse vorgegangen?

Bei der Parallelanalyse werden zumindest 100 Datensätze von Zufallszahlen erzeugt, wobei die Anzahl an Items und der Stichprobenumfang dem empirisch gewonnen Datensatz entspricht. All diese Datensätze werden einer Faktorenanalyse unterzogen und die aus jeder Analyse gewonnen Eigenwerte werden pro Faktor gemittelt. Als relevante nichttriviale Faktoren werden all jene Faktoren bezeichnet, deren Eigenwerte über jenen der (gemittelten) Eigenwerte der Parallelanalyse liegen.

10

Was sind Marker-Items?

In einem Faktor Hoch mind. 0.7 und in allen anderen Items niedrig unter 0.3 ladenden Items.

11

Was ist das Ziel der Faktorenroation?

Faktoren werden zur besseren Interpretierbarkeit rotiert.
Ziel ist eine einfache Struktur simple structure bei der jedes Item nach Möglichkeit nur in einem Faktor hoch in den anderen Faktoren jedoch gering lädt.

12

Was ändert sich durch die Faktorenrotation? Was bleibt unverändert?

Es ändern sich die Ladungen, die Eigenwerte und möglicherweise auch die Interpretation der Faktoren.

Unverändert bleiben die Kommunalitäten und der Anteil der durch die Faktoren erklärbaren Varianz.

13

Wie kommt man auf ungewichtete Faktorwerte?

Berechnung von ungewichteten Faktorwerten erfolgt pro Person z.B. durch aufsummieren oder mitteln der Punkte jener Items, die in einem Faktor hoch laden.

Ist die Ladung eines Items in einem Faktor negativ, so muss das Item umgepolt werden.