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Was sollte das Modell der FA nicht auf die Daten angewandt werden?
Werden gleich viele Faktoren "extrahiert" wie Variablen in der Analyse aufgenommen wurden, dann kann zwar die "Gesamtvarianz" durch die Faktoren erklärt werden, aber eine Informationsverdichtung hat nicht stattgefunden.
Also ist zu fordern, dass die Anzahl der Faktoren (m) kleiner sein soll als die Anzahl der in die Analyse einbezogenen Variablen (k), also: m k.
Bei beispielsweise k=11 Variablen beträgt die Gesamtvarianz ²ges = k = 11, weil die Variablen standardisiert sind und jeweils ² = 1 beitragen. Diese Überlegung ist insofern interesant, als bei der Interpretation faktorenanalytischer Ergebnisse meist gesagt wird, wie viel Prozent der Gesamtvarianz durch die extrahierten Faktoren erklärt wird.
Ist dieser Prozentsatz erklärter Gesamtvarianz gering (Faustregel: z.B. kleiner als 60%), dann sollte das Modell der FA auf diese Daten besser nicht angewandt werden.
Also ist zu fordern, dass die Anzahl der Faktoren (m) kleiner sein soll als die Anzahl der in die Analyse einbezogenen Variablen (k), also: m k.
Bei beispielsweise k=11 Variablen beträgt die Gesamtvarianz ²ges = k = 11, weil die Variablen standardisiert sind und jeweils ² = 1 beitragen. Diese Überlegung ist insofern interesant, als bei der Interpretation faktorenanalytischer Ergebnisse meist gesagt wird, wie viel Prozent der Gesamtvarianz durch die extrahierten Faktoren erklärt wird.
Ist dieser Prozentsatz erklärter Gesamtvarianz gering (Faustregel: z.B. kleiner als 60%), dann sollte das Modell der FA auf diese Daten besser nicht angewandt werden.
Tags: Faktorenanalyse, Methoden, Varianz
Quelle: S40
Quelle: S40
Karteninfo:
Autor: coster
Oberthema: Psychologie
Thema: Differentielle Psychologie
Schule / Uni: Universität Wien
Ort: Wien
Veröffentlicht: 08.05.2013