In diesem Video zeige ich Dir, wie Du mit SPSS die explorative Faktorenanalyse durchführst.
Ich bin Statistik-Expertin aus Leidenschaft und bringe Dir auf leicht verständliche Weise und anwendungsorientiert die statistische Datenanalyse bei. Mit meinen praxisrelevanten Inhalten und hilfreichen Tipps wirst Du statistisch kompetenter und bringst Dein Projekt einen großen Schritt voran.
Hallo Daniela,
vielen Dank für die super Erklärung der Faktorenanalyse. Ich stehe im Rahmen meiner Dissertation vor folgender Frage, die du mir sicherlich einfach beantworten kannst: Bei der Auswahl der Faktoren bei der Extraktion kann ich bei den meisten Daten nur Anzahl Faktoren = 1 wählen, da nur ein Faktor über 1 liegt. Dies führt jedoch dazu, dass keine rotierte Komponentenmatrix angezeigt werden kann. Was mache ich in diesem Fall? Kann ich trotzdem Anzahl der Faktoren = 2 angeben oder würde ich die einfache Komponentenmatrix interpretieren?
Für ein Feedback wäre ich dir sehr dankbar!
Viele Grüße
Christine
Hallo Christine,
Du musst Dich nicht an dem Kriterium „Eigenwert > 1“ orientieren. Das ist nur eine Möglichkeit, aber keine Pflicht. Da die Faktorenanalyse ein exploratives Verfahren ist, darf man unterschiedich vorgehen. Und wenn Du inhaltlich begründen kannst, dass zwei Faktoren mehr Sinn machen als ein Faktor, dann nimm einfach zwei.
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LG Daniela
Liebe Daniela, vielen Dank für das tolle Video! Meine Frage geht in eine ähnlich Richtung wie die von Christine: Ich habe im Rahmen meiner Dissertation über die explorative Faktorenanalyse in SPSS, nachdem ich viel herumprobiert habe, eine zufriedenstellende 5-Faktorenlösung ermittelt (60% der Gesamtvarianz erklärt, Faktorladungen >0,5, Eigenwerte >1, eindeutige Faktorladungen, d.h. keine Querladungen..). Allerdings haben 2 der 5 Skalen, die ich dann auf Basis der Faktoren, gebildet habe, nur sehr schlechte Cronbach’s Alphas (es sind auch jeweils nur 2 Items, die auf den jeweiligen Faktor laden). Ich frage mich nun, ob ich nachträglich „einfach“ die 4 Items den anderen drei Faktoren zuordnen kann. Das wirft ja meine ganze 5-Faktorenlösung wieder über den Haufen, zumal eine 3 Faktorenlösung ja auch aus der Anlayse nicht herauskam?!
Ich wäre dir total dankbar für eine kurze Antwort!! Liebe Grüße, Iris
Hallo Iris,
bei Kurzskalen (2 Items) kommen häufig schlechtere Cronbachs Alpha Werte vor. Das könnte man also damit begründen, dass Cronbachs Alpha nicht für Kurzskalen geeignet ist. Außerdem kannst Du auch inhaltlich argumentieren, dass Du die Items trotzdem so zusammen lassen willst, weil sie inhaltlich gut passen, und dafür den schlechten Wert in Kauf nimmst.
Andererseits kannst Du aber genauso inhaltlich argumentieren, dass Du die Items alle zu einem Faktor passt.
Die Faktorenanalyse ist ja ein exploratives Verfahren. Das heißt, damit darf man herumspielen und darf das Ergebnis auch aufgrund von inhaltlichen oder anderen Punkten wieder verwerfen.
Es kommt sehr darauf an, was Du weiterhin vorhast, was inhaltlich passt und wie der Forschungsstand für diese Skalen bisher ist.
LG Daniela