Statistik_I

Frage	Antworten
Welche Ziele hat die explorative Faktorenanalyse?	Die explortive Faktorenanalyse fasst mehrere Variablen (=Items) zu wenigen Faktoren zusammen. D.h. die explorative Faktorenanalyse reduziert viele Items auf weniger Faktoren. Die Personen werden dann hinsichtlich der Faktoren beschrieben. Die zusammengefassten Items haben eine höhere Messgenauigkeit (=Reliabilität) als die einzelnen Items. Aufgrund der Ergebnisse der explorativen Faktorenanalyse kann man zu Hypothesen bezüglich der Faktorenstruktur. kommen
Faktor	eine latente Variable, die hypothetisch und abstrakt ist und direkt messbar ist, ein Faktor ist auch eine Dimension
Ladung	Korrelation zwischen Faktor und Item
Eigenwert	Die Summe der quadrierten Ladungen pro Faktor. Der Eigenwert eines Faktors gibt an, wie viel Varianz der jeweilige Faktor aufklärt.
Kommunalität	Die Summe der quadrierten Ladungen pro Item. Die Kommunalität eines Items gibt an, wie viel Varianz von dem Item durch die Faktoren aufgeklärt wird.
Was versteht man unter der "sukzessiven maximalen Varianzaufklärung?	Der erste Faktor wird so erzeugt (=extrahiert), dass er die meiste Varianz aufklärt, daher hat der erste Faktor immer den höchsten Eigenwert. Der zweite Faktor wird so erzeugt, dass er von der Restvarianz die höchste Varianz aufklärt, so dass der zweite Faktor den zweihöchsten Eigenwert aufweist usw.
Was ist die Ausgangsbasis der Faktorenanalyse?	Da die Items zusammengefasst werden sollen, die viel gemeinsam haben, wird zunächst die Interkorrelationen zwischen den Items bestimmt. Diese Interkorrelationen zwischen den Items sind dann die Ausgangsbasis der Faktorenanalyse.
Was sind Abbruchkriterien? Welche kennen Sie? Bitte beschreiben Sie diese.	a. Kaiser-Kriterium (=Eigenwert-Kriterium): es werden die Faktoren extrahiert, die einen Eigenwert > 1 aufweisen b. Scree-Plot: grafische Darstellung der Eigenwerte der Faktoren, es werden die Faktoren extrahiert, die vor dem Knick liegen c. inhaltliche Überlegungen
Warum werden die Faktoren rotiert	Um zu besser interpretierbaren Faktoren zu kommen. Denn durch die Rotation wird versucht, die Ladungen so zu verändern, dass jedes Item betragsmäßig hoch auf einen Faktor lädt und niedrig auf alle anderen Faktoren.
Verändern sich die Ladungen, die Eigenwerte und die Kommunalitäten durch die Rotation	Die Ladungen sollen verändert werden, die Eigenwerte verändern sich ebenfalls, die Kommunalitäten bleiben gleich.
Kann durch die Rotation mehr Varianz aufgeklärt werden?	Nein, da Anteile der Ladungen zwischen den Faktoren vertauscht werden, die Kommunalitäten, also die Summe der quadrierten Ladungen pro Variable bleiben gleich.
Was sind Faktorwerte?	Faktorwerte sind die individuellen Ausprägungen auf den Faktoren. Diese drücken also aus, wie stark der Faktor bei der einzelnen Person ausgeprägt ist.
Eine Stichprobe von 100 Psychatriepatientinnen bearbeiteten Items aus dem Beckschen Depressionsinventar (BDI). Die 14 Items sind 4-fachgestuft von 0= stimme nicht zu bis 3= stimme zu. Ein explorative Faktorenanalyse (Hauptkomponentenanalyse) führte zu den folgenden Ergebnissen. Das KM0-Maß beträgt .82. a. Sind die Daten nach dem KMO-Maß geeignet für eine Faktorenanalyse?	Nach Brosius ist das KMO-Maß als recht gut zu interpretieren, also sind die Daten für die Faktorenanalyse geeignet.
b. Wie viele Faktoren würden Sie nach dem Scree-plot extrahieren?	Knick beim zweiten Faktoren, also würde man einen Faktoren extrahieren.
Die folgende Tabelle stellt die Faktor-Ladungsmatrix dar. Nach dem Kaiser-Kriterium wurden 3 Faktoren extrahiert, da 3 Faktoren einen Eigenwert größer 1 aufwiesen. Bestimmen Sie bitte die Kommunalitäten der Items und die Eigenwerte der Faktoren. Wie viel Varianz können die 3 Faktoren erklären? Bestimmen Sie bitte den Prozentsatz der Varianzaufklärung der 3 Faktoren.	Insgesamt klären die drei Faktoren 59,73% der Varianz auf.
Wie würden Sie die Faktoren interpretieren?	Faktor 1 2 3 h2 BDI 1: Dysphorie/traurige Stimmung 0,71 0,26 -0,33 0,68 BDI 2: Hoffnungslosigkeit/Pessimismus 0,72 0,10 -0,47 0,74 BDI 3: Versagensgefühle/Versagen 0,77 -0,15 0,06 0,62 BDI 5: Schuldgefühle 0,73 -0,15 0,20 0,60 BDI 6: Strafbedürfnis 0,64 -0,30 0,13 0,51 BDI 7: Selbsthass 0,78 -0,24 0,05 0,67 BDI 8: Selbstvorwürfe/Selbstanklagen 0,60 -0,32 0,43 0,66 BDI 9: Suizidalität 0,65 0,27 -0,17 0,52 BDI 10: Weinen 0,71 0,11 -0,25 0,58 BDI 14: Negative Selbstvorstellungen/neg. Körperbild 0,54 -0,37 0,07 0,44 BDI 16: Schlafstörungen 0,50 0,26 -0,21 0,36 BDI 17: Ermüdbarkeit 0,63 -0,18 0,06 0,44 BDI 18: Appetitverlust 0,47 0,66 0,26 0,73 BDI 19: Abnehmen 0,30 0,56 0,64 0,81 Eigenwert 5,72 1,44 1,21 Prozentuale Varianzaufklärung 40,84 10,28 8,62 59,73 Die Faktoren sind nicht interpretierbar, da alle Items bis auf die beiden letzten auf den ersten Faktor am höchsten laden.
Welche Werte haben sich nach der Rotation verändert? Bitte vergleichen Sie die Kommunalitäten, die Eigenwerte und die gesamte prozentuale Varianzaufklärung der drei Faktoren	Die Kommunalitäten bleiben gleich, die Eigenwerte verändern sich, die gesamte Varianzaufklärung der drei Faktoren bleibt gleich
f. Eine Person weist einen Faktorwert auf den Faktor 1 von z= 1,5 auf. Bitte interpretieren Sie diesen Wert.	Diese Person liegt 1,5 Standardabweichungen über den Mittelwert des Faktors.
Was ist der Unterschied zwischen der explorativen und der konfirmatorischen Faktorenanalyse?	Bei der explorativen Faktorenanalyse bestehen keine Vorstellungen davon, wie viele Faktoren vorliegen und welche Items auf welchen Faktor laden. Bei der konfirmatorischen Faktorenanalyse besteht ein Modell mit Faktoren und der Itemszuordnung zu den Faktoren. Dieses Modell wird anhand der erhobenen Daten geprüft.
Die Eigenwerte verändern sich durch...	die Rotation.
Die Extraktion eines weiteren Faktors erhöht die gesamtex...	Die Extraktion eines weiteren Faktors erhöht die gesamte Varianzaufklärung.

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	Erstellt von Nicole Rath vor mehr als 7 Jahre