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[statistik15]

Hallo,

ich hab als Hausarbeit einen Fragebogen konstruiert und dann eine explorative Faktorenanalyse (oblique rotation, da angenommen wird dass die faktoren korrelieren und maximum likelihood) schätzung durchgeführt.
Mein Problem ist jetzt, dass ich nicht genau weiß, was ich machen soll wenn ein Item auf mehrere Faktoren ca. ähnlich hoch lädt. Wie groß muss der Abstand in der Ladung sein, damit ich das Item dem einen oder dem anderen Faktor zuornde (mein Prof. meinte das Fürntratt Kriterium wäre nicht gut, aber was hab ich sonst für eine Möglichkeit und gibts dazu auch Literatur die ich als Quelle angeben kann).

Und ich hab Ladungen kleiner .3 unterdrücken lassen. Nach Kline mach das Sinn, weil das items sind die weniger als 10% (also .3 zum Quadrat) an Varianz aufklären. Aber das trifft ja nur zu für orthogonale Rotation, da nur hier die Ladung zum Quadrat die Kommunalität darstellt, aber bei der obliqen rotation ja nicht. Macht es trotzdem sind Ladungern kleiner .3 zu unterdrücken und wieso?

Vielen lieben Dank im voraus und schönen Abend

[Albrecht]

Hallo,

ich hab als Hausarbeit einen Fragebogen konstruiert und dann eine explorative Faktorenanalyse (oblique rotation, da angenommen wird dass die faktoren korrelieren und maximum likelihood) schätzung durchgeführt.

Hast Du eine entsprechend große Stichprobe?

Mein Problem ist jetzt, dass ich nicht genau weiß, was ich machen soll wenn ein Item auf mehrere Faktoren ca. ähnlich hoch lädt. Wie groß muss der Abstand in der Ladung sein, damit ich das Item dem einen oder dem anderen Faktor zuornde (mein Prof. meinte das Fürntratt Kriterium wäre nicht gut, aber was hab ich sonst für eine Möglichkeit und gibts dazu auch Literatur die ich als Quelle angeben kann).

Bin da überfragt.... außer, dass es generell schlecht ist, wenn ein Item auf mehrere Faktoren gleich hoch lädt. Plausibel wäre es aber auch, das Item zu eleminieren, es sei denn es misst eine ganz besondere Facette, die ambivalent ist.

Und ich hab Ladungen kleiner .3 unterdrücken lassen. Nach Kline mach das Sinn, weil das items sind die weniger als 10% (also .3 zum Quadrat) an Varianz aufklären. Aber das trifft ja nur zu für orthogonale Rotation, da nur hier die Ladung zum Quadrat die Kommunalität darstellt, aber bei der obliqen rotation ja nicht. Macht es trotzdem sind Ladungern kleiner .3 zu unterdrücken und wieso?

Die Frage ist ja, wie bedeutend ein Item ist, dass eine Ladung von .3 oder geringer hat?
Das Item wird ja nicht bedeutender dadurch, dass die Rotation oblique ist. Und bezogen auf den Faktor heißt es nach wie vor, dass dieses Item nur zu 10% von dem Faktor erklärt wird!

[statistik15]

super!, danke dir für die Antwort
liebe Grüße