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[DerVonNebenan]

Hallöchen wieder,

ich hatte bereits vor ein paar Wochen eine grundlegende Frage im Allgemeinen Thread aufgemacht und mir wurde gut geholfen.
Mittlerweile stecke ich schon etwas in der Analyse - auf Anraten des Betreuers soll ich eine Faktorenanalyse durchführen und stoße auf die nächste Unsicherheit - der Bestimmung der zu extrahierenden Faktoren.

Grober Kontext:

Organspendebereitschaft (AV); negativer Zusammenhang durch (u.a.) Todesfurcht.
Stichprobengröße (bereinigt): 499

Die Dimension Todesfurcht wurde gemessen durch 5 ordinal skalierte 6-stufige Likert-Items:

Die Vorstellung vom Zustand nach dem Tod beunruhigt mich. "TF_Vorstellung_Beunruhigend"
Ich habe große Angst vor dem Tod. - "TF_Angst_Vor_Tod"
Die Tatsache, dass der Tod das Ende von allem, wie ich es kenne, bedeuten wird macht mir Angst. "TF_Tod_Ende_von_Allem_Angst "
Die Endgültigkeit des Todes verstört mich - "TF_Endgütligkeit_Verstörend"
Das Thema Leben nach dem Tod beunruhigt mich sehr. - ""TF_Thema_Leben_nach_Tod_Beunruhigend"

Habe zuerst mittels Korrelationsmatrix https://ibb.co/ZR64XCWF
(0.50-0.77) und MSA-Overall (0.84) die Eignung für eine EFA überprüft. Edit: Barlett Test ist signifikant: https://ibb.co/ym9q0hsn

Die Parallelanalyse geht von 2 Faktoren aus.
Bei der Analyse mit R (minimal residual-Methode) wird mir folgender Output gegeben: https://ibb.co/NnVyFgs5

Daraus lese ich, dass der erste Faktor abgesehen von einer Ausnahme mit allen Items hoch korreliert. Das "Leben nach dem Tod"-Item sticht nur ziemlich heraus - der zweite potenzielle Faktor hat hier eine starke Faktorladung.
Beim Scree-Plot fallen aber alle Faktoren unter das Eigenwert-Kriterium >1. https://ibb.co/scGRGb7.
Von den Daten her spricht es nach meinem Verständnis für eine Extraktion von zwei Faktoren ("Angst vor Tod/Ende des Lebens" & "Jenseits-Kontext"). Die Varianzaufklärung von 23% von MR2 bzw. die gesamte Varianzaufklärung von 73% spricht eigentlich dafür(?) aber der Screeplot "disqualifiziert" die Extraktion widerum. Warum sind im fa-Output Ladungen von 2.47 & 1.21 notiert, während im Screeplot der 2. Faktor unter dem Eigenwert von 1 liegt?

Ich bin unsicher, was hier die richtige Herangehensweise ist und mit welcher Begründung. Für mich wirkt das widersprüchlich - für einen Sachverständigen wahrscheinlich weniger

Sollten noch Informationen fehlen/hilfreich sein, gerne melden.
Habe Screenshots verwendet, der Versuch mit dem Table Generator ist gescheitert

Danke für die Aufmerksamkeit!

[PonderStibbons]

Im Scree plot ist 1 Faktor mit Eigenwert > 1 zu sehen. Der Faktor bezieht sich auf 4 der 5 Items.
Das fünfte Item hat eine Ladung von 0 auf diesem Faktor, was mich wundert. Wie hoch korreliert
denn dieses Item mit den anderen 4 Items?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[DerVonNebenan]

Auch die Kommunalität von 1 ist utopisch - sollte das Item so ein Alleinstellungsmerkmal haben würde man doch trotzdem keinen Faktor für ein einzelnes Item extrahieren.

Die Korrelationswerte liegen zwischen 0.52 und 0.61 - Die Matrix kannst du in meinem Eröffnungspost auch einsehen.

Grüße

[bele]

Hallo,

hoffentlich ist es ok, wenn ich als Nicht-Fachmann für Faktorenanalysen, mich einklinke. Ich denke zunächst einmal von der Inhalts- und Sprachebene her. Hinter diesen Ladungen steht ja menschliches Verhalten das ich per Introspektion untersuchen kann. Für mich und mein Sprachgefühl sticht das Leben-nach-dem-Tod Item aus den anderen heraus, weil es das einzige ist, bei dessen Formuliereung ich klar an religiös-christliches Gedankengut denke. "Zustand nach dem Tod" klingt sehr ähnlich, ist aber bei weitem nicht so christlich-kulturell überladen. Persönlich könnte ich mir vorstellen, den "Zustand nach dem Tod" beunruhigend zu finden, die Existenz eines "Lebens nach dem Tod" aber völlig abzulehnen und daher auch keinen Grund zur beunruhigen zu haben. "Leben nach dem Tod" kann nach langer Denktradition nach Markus 9,44 da stattfinden, "wo der Wurm nicht stirbt und das Feuer nicht verlischt", ganz zu Schweigen vom "See von Feuer und Schwefel" aus der Offenbarung. Für den Atheisten kein ernstzunehmendes Drohszenario und für den Kirchgänger (bevorzugt natürlich katholischer Ausprägung) durchaus.

Wenn Dir also Screeplot, Kayser-Kriterium und Parallelanalyse keine klare Antwort geben, dann hast Du die Freiheit, Dich für eine ein-Item- oder eine zwei-Item-Lösung zu entscheiden. Wenn die Parallelanalyse dafür spricht, nur aus vier Items eine Skala zu bilden und zugleich es (mindestens post-hoc) eine plausible Erklärung dafür gibt, warum dieses Item anders ist als die anderen, warum solltest Du dann nicht einfach die Skala aus den restlichen, den unumstrittenen Items bilden und einen Störfaktor los sein? Ich glaube, so würde ich es angehen.

Warum sind im fa-Output Ladungen von 2.47 & 1.21 notiert

Ich habe das schon sehr lange nicht mehr gemacht. Wenn ich mich richtig erinnere, dann ist es in R recht einfach, beim Rechnen einer Faktorenanalyse versehentlich einen Screeplot für eine Hauptkomponentenanalyse zu plotten. Ich will Dir keine Fehler unterstellen, aber vielleicht magst Du das mal prüfen.

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

Schmeiß halt methodisch (und inhaltlich, siehe bele) begründet das betreffende Item aus der Skala.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons