Faktorenanalyse mit weniger Probanden als Items

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Ich würde iterativ vorgehen: die Items zunächst rein subjektiv nach inhaltlichen Gesichtspunkten gruppieren - jede Gruppe (deutlich) weniger als 70 Items - , in jeder Gruppe Faktoren bilden, dann die Faktorscores aller Gruppen - sollten dann deutlich weniger als 70 Scores sein - zusammen in die finale Faktoranalyse aufnehmen. Bei der Gruppeneinteilung könnte vielleicht auch - mehr objektiv - die 130*130-er Korrelationsmatrix helfen.

OK. Wen ich unten deinen Kommentar lese, wird mir schwindelig. Ich vermute mal, dass (sorry) du gar nicht wirklich weisst, was du da eigentlich gema ht hast, geschweige denn (sorry) eine Idee hawst, was eigentlich mit deinen Daten passieren soll. Ich vermute, dass deine Variablenauswahl nicht korrekt ist. Ich würde annehmen, dass dadurch die Marix schon nicht invertierbar ist. Dann ist ist natürlich die Determinante der Matrix = 0 .. und da man durch 0 halt nicht teilen kann ...

Auf mich wirkt es jetzt schon so, dass du (sorry) kopflos eine sehr große Anzahl von Daten SPSS vor die Füße knallst, anch dem MOtto "jetzt mach mal was draus" ohne die Vorarbeiten geleristet zu haben. So läuft das nicht, man kann nicht einfach irgendwelche Daten durch SPSS jagen und erwarten, dass da was sinnhaftes rauskommt.

Faktorenanalyse ist ein komplexes Ding, dessen mathematisch Grundlagen man gut verstanden haben sollte, bevor man dran denkt, damit was anzustellen. Und das erfordert (auch bei explorativem Vorgehen) eine gute Methodik die zu guten Daten führt.

Ich habe leider lkeider die Befürchtung, dass es besser gewesen wäre, VOR der Datenerhebnung eine Mthodenberatung aufzusuchen. Nun ist wohl leider das Kind nicht nur in den Brunnen gefallen, sondern bereits ertrunken.

Tut mir leid, ich hab da leider keine Idee, wie das noch zu retten ist.

Es war sowieso nicht Pflicht die Faktorenanalyse zu benutzen. Also nichts wichtiges in den Brunnen gefallen.

Das Problem ist ja unter anderem, dass Psychologen allgemein nicht die beste Statistik-Ausbildung haben (obwohl Statistik ja im allgemeinen nicht gerade sinnvoll ist ("wir nehmen die Zahlen mal hoch 2 um die Unterschiede mehr zu sehen")). Da ich diese Faktorenanalyse für eine faktorielle Validität nehmen wollte, konnte ich ja nur die Items und Probanden nehmen. Ob diese Vorgehensweise insgesamt sinnvoll ist zweifelt der ein oder andere Mathematiker eh an. Da ich jedoch einen Bericht abgeben musste, habe ich die Daten so auseinander genommen, wie der Prof der es bewertet, uns beigebracht hat.

Aber danke für die Antwort, auch wenn du keine Lösung hattest ;)

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Wie ist denn die Kommunalität deiner Items, wie hoch ist die Anzahl der Fälle?

Ach so, 70 Fälle, sorry. Aber Kommunalität? Die müßte auf jeden Fall >0.6 sein, sonst geht das nicht, da man dann (abh. v. Kommunalität) ein Verhältnis Fälle:Items von 3:1 bis 10:1 haben muss.

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@MSPriv

Danke für die Antworten! Es wird mir leider gar nichts von der Faktorenanalyse angezeigt, also auch nicht die Kommunalität.

Mehr Personen kann ich leider nicht mehr befragen... Berichtabgabe ist Montag.

Ich hab jetzt einfach mal die Probanden kopiert bis jede Person 3 mal vorhanden war und dacht man könnte dann wenigstens Ergebnisse angezeigt bekommen. Aber selbst dann wird nichts berechnet.

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Problem bei League Of Legends ....(kann nix mehr verkaufen)?

Folgendes Problem : Wer sich einigermaßen mit LoL auskennt weiß das man sich im Game in einem Shop items kaufen kann ..... Nun ist es bei mir leider so ,dass ich meine Itemplätze nicht sehe und dadurch die gekauften items nicht wieder verkaufen kann was ziemlich nervig ist .... Ich will das alles nicht zu lang ziehen aber die Seite beim Shop wo die items sind ist so lang dass ich meine Items nicht sehen kann und sie dementsprechend auch nicht verkaufen kann ... Mein Bruder spielt Auch LoL er hat dieses Problem nicht und spielt auf dem Selben Gerät ... Danke schonmal im Voraus LG :Terra:)

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Welche Variablen in Moderatoranalyse bei Regression?

Hallo zusammen,

ich bin mir unsicher welche Variablen ich in meine Analyse aufnehmen muss. Meine Studie ist die Folgende: ich möchte überprüfen, wie Marken werben sollen, d.h. welchen Wert sie den Konsumenten primär bieten sollten um eine Markenbindung zu erreichen. Ich habe hier mit mehrern Items den Unterhaltungswert, den Informationsgehalt und den Ökonomischen Nutzen der Werbung unterschiedlicher Marken abgefragt und ebenfalls die Markenbindung. Somit habe ich 3 unabhängige Variablen und eine abhängige (die Markenbindung). Als Moderator kommen hinzu das Involvement und der expressive sowie der funktionalle Markennutzen. Also zB. wäre herauszufinden ob bei High-involvement Marken der Zusammenhang zwischen dem informationsgehahlt der Werbung und der Markenbindung höher ist als bei low-involvement Produkten. Alle Variablen wurden auf einer 5-stufigen Likert-Skala abgefragt. Ich habe dann jeweils die Items einer Variable addiert und durch die anzahl dividiert um den jeweiligen wert für die Variable zu erhalten (bspw für die höhe der Markenbindung).

Nun möchte ich die Moderatoren testen. Hierfür multipliziere ich je die UV mit der Moderatorvariable und erhalte eine neue Variable (das Produkt dieser, im Folgenden Moderatorprodukt genannt) Nun bin ich mir unsicher, welche Variablen ich genau in die Regression aufnehmen kann: Wenn ich bei Spss eine Regression durführe dann füge ich zum einen die Abhängige Variable Markenbindung ein. Zum anderen füge ich die erklärenden Variablen ein. Ich habe in meinem Modell 3 Unabhängige Variable und 3 Moderatoren. Kann ich quasi alles zusammen prüfen und alle 3 UV und alle 3 Moderatorvariablen sowie die 9 Moderatorprodukte in einer Regression einfügen? Oder muss ich um den Moderatoreinfluss zu testen immer eine einzelne Regression durchführen, in welche ich bei den erklärenden Variablen nur die Moderatorvariable, die UV und das Moderatorprodukt einfüge? Und dies dann 9x (3 UV x 3 Moderatorvariablen) wiederholen, also 9 einzelne Regressionen durchführen um die Moderatoreffekte zu überprüfen. Also ist es so, dass ich: a) eine Regression mit allen 9 Moderatorprodukten durchführen kann (9 erklärende Variablen in Regression)? b) eine Regression mit den 9 Moderatorprodukten sowie den 3 UV und den 3 Moderatorvariablen durchführen (15 erklärende Variablen in Regression)? c) je immer nur ein Moderatorprodukt und der entsprechenden UV und Moderatorvariable (3 erklärende Variablen in Regression)einfügen? Dies würde ich dann 9x wiederholen müssen.

Meine Stichprobe beträgt 270. Die Ergebnisse der Regression mit den 9 Moderatorprodukten (Möglichkeit a) erscheinen mir Plausibel. Wenn ich zusätzlich zu den 9 Moderatorprodukten noch die 3 UV und die 3 Moderatorvariablen in die Regression als erklärende Vraiablen aufnehme (Möglichkeit b), sind meine Ergbnisse komplett anders. Plötzlich sind die Moderatoren so dann nicht mehr signifikant. Ich bin daher verunsichert, welche Variablen ich aufnehmen muss.

Vielen, vielen Dank!!

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Brauche Hilfe bei Statistik SPSS Faktorenanalyse

Für eine Fragebogenauswertung habe ich eine Faktorenanalyse (Hauptkomponenten mit Varimax Rotation) gemacht und gute Ergebnisse bekommen (verschiede Motivationsfaktoren). Ich habe mir die Faktorwerte als neue Variablen gespeichert und würde gerne mit diesen weiter rechnen. Am liebsten würde ich die Faktorenwerte mit nominal und ordinalskalierten Variablen korrelieren (Spearman) lassen. Ist das möglich bzw. zulässig? Um es zu konkretisieren würde ich gerne z.b. einen Motivfaktor mit Geschlecht, Beruf, Schulabschluss etc. korrelieren lassen.. Danke für eure Hilfe. Habe leider im Brosius nichts dazu gefunden..

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Würde gerne wissen, welches am besten verwendet wird, wenn die Hypothese folgende Struktur aufweist:

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Denke da an eine lineare Regression, wäre das korrekt? Und dazu die Statistiken pearson r (je UV), ANOVA und standardisierten Koeffizienten ausgeben? Blicke das irgendwie noch nicht so :(

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