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[PatrickHenry]

Liebe Leute,

folgende Ausgangslage:
Ich habe in einer Vignettenstudie 4 unterschiedliche Führungskräfteprofile erstellt, welche durch randomisierte Zuweisung der Versuchsteilnehmer (online-Studie) anhand eines semantischen Differentials bewertet werden sollten.
Das semantische Differential besteht aus 30 Gegensatzpaaren, welche jeweils anhand einer visuellen Analogskala bewertet wurden.

Um die Daten zu reduzieren und mögliche latente Dimensionen herauszufiltern würde ich im nächsten Schritt eine explorative Faktorenanalyse durchführen. Meine Frage ist nun, ob ich für jede der Gruppen (4 unterschiedliche Führungskräfteprofile) eine eigene Faktorenanalyse durchführen muss? Dadurch ist jedoch eine globale Interpretation der Faktoren über alle Gruppen hinweg ausgeschlossen.

In der Literatur habe ich gelesen, dass man die Durchschnittswerte der Gegensatzpaare pro Gruppe miteinander korreliert, um ein erstes Ähnlichkeitsmaß zu erhalten. Mit diesen Korrelationen soll im Anschluss eine Faktorenanalyse durchgeführt werden... Bei 4 Gruppen bekomme ich jedoch eine Korrelationsmatrix von 6 unterschiedlichen Werten heraus (Gruppe 1 mit Gruppe 2, Gruppe 1 mit Gruppe 3, usw.). Nun verstehe ich nicht ganz, wie ich mit diesen Werten eine Faktorenanalyse durchführen kann?

Hat da vielleicht jemand einen heißen Tipp für mich?

Vielen lieben Dank euch schonmal!!

[strukturmarionette]

Hi,

- N? n?
- Zielpopulation(en)?
- zunächst: EFA je Profil.

Gruß
S.

[PonderStibbons]

Um die Daten zu reduzieren und mögliche latente Dimensionen herauszufiltern würde ich im nächsten Schritt eine explorative Faktorenanalyse durchführen.

Warum verwendest Du nicht die Faktorenstruktur, die bereits in anderen Studien gefunden wurde?
Die eigentliche Fragestellung Deiner Arbeit scheint ja nicht zu sein "auf welchen Dimensionen werden
Fürhrungskräfte beurteilt", sondern Du willst Daten reduzieren. Um das dann für weitere Analysen zu
verwenden, vermute ich. Gibt es für die Beurteilungsdimensionen auf dem semantischen Differenzial
keine Referenzen, muss man hier das Rad tatsächlich wieder neu erfinden?

Zudem, ist Deine Stichprobengröße ausreichend? Ein paar hundert Probanden wären da schon erforderlich,
zumal Du anscheinend an derselben Stichprobe sowohl eine Faktorenanalyse durchführen willst, als
auch deren Ergebnisse bei weiteren Analysen verwenden. Das kann instabile (wenig generalisierbare)
Ergebnisse produzieren.

Meine Frage ist nun, ob ich für jede der Gruppen (4 unterschiedliche Führungskräfteprofile) eine eigene Faktorenanalyse durchführen muss?

Das hängt von Deiner Fragestellung und Deinen Annahmen darüber ab, ob 4 verschiedene
Dimensionstrukturen vorliegen könnten.

Mit freundlichen

[PatrickHenry]

Hi,

- N? n?
- Zielpopulation(en)?
- zunächst: EFA je Profil.

Gruß
S.

Die Stichprobengröße wäre natürlich hilfreich...
N = 304
n = 76

Die Personen wurden alle randomisiert aus dem selben Pool gezogen.

Somit eine Faktoranalyse je Profil?

[PatrickHenry]

Um die Daten zu reduzieren und mögliche latente Dimensionen herauszufiltern würde ich im nächsten Schritt eine explorative Faktorenanalyse durchführen.

Warum verwendest Du nicht die Faktorenstruktur, die bereits in anderen Studien gefunden wurde?
Ich habe ein kontextspezifisches semantisches Differential anhand einer Vorerhebung erstellt (Eigenschaften einer durchschnittlichen & einer idealen Führungskraft). Somit ist die Faktorenstruktur möglicherweise eine andere (im Gegensatz zur EPA-Struktur von Osgood (1957))

Die eigentliche Fragestellung Deiner Arbeit scheint ja nicht zu sein "auf welchen Dimensionen werden
Fürhrungskräfte beurteilt", sondern Du willst Daten reduziere. Um das dann für weitere Analysen zu
verwenden, vermute ich.
Genau! Die reduzierten Dimensionen sollen zur weiteren Analyse in eine MANCOVA gepackt werden. Die 4 Profile bestehen aus 2 männlichen und 2 weiblichen Führungskräfteprofilen, wobei jeweils die Valenz (ideal vs. durchschnittlich) der Beschreibung variiert. Ich möchte somit herausfinden, ob Frauen und Männer trotz selben Profils unterschiedlich wahrgenommen werden. Das verwendete semantische Differential ist aber in allen 4 Fällen das gleiche.

Gibt es für die Beurteilungsdimensionen auf dem semantischen Differenzial
keine Referenzen, muss man hier das Rad tatsächlich wieder neu erfinden?

Zudem, ist Deine Stichprobengröße ausreichend? Ein paar hundert Probanden wären da schon erforderlich,
zumal Du anscheinend an derselben Stichprobe sowohl eine Faktorenanalyse durchführen willst, als
auch deren Ergebnisse bei weiteren Analysen verwenden. Das kann instabile (wenig generalisierbare)
Ergebnisse produzieren.
N = 304 (76 Personen je Profil)

Meine Frage ist nun, ob ich für jede der Gruppen (4 unterschiedliche Führungskräfteprofile) eine eigene Faktorenanalyse durchführen muss?

Das hängt von Deiner Fragestellung und Deinen Annahmen darüber ab, ob 4 verschiedene
Dimensionstrukturen vorliegen könnten.

Mit freundlichen