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[Boergi]

Hi,

ich habe gestern eine EFA gemacht, mit der ich 9 verschiedene konstrukte (latente variablen) filtern wollte. Eigentlich ist alles ganz gut gelaufen bis auf dass 2 konstrukte sehr stark korrelieren und so mit auf einer latenten variable zusammen laden. Theoretisch sind diese konstruke auch mit einander verbunden, allerdings sollten sie dennoch verschiedene sachen messen. Hier mal die Ladungen:

x1: 0,797
x2: 0,788
y1: 0,760
x3: 0,750
y2: 0,717
sy3: 0,717
x4: 0,607.
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization

Kann mir jemand vlt einen tipp geben wie ich die x-werte und y-werte auf 2 verschiedene konstruke bringe, oder muss ich einfach hinnehmen dass sie zu sehr mit einander verbunden sind? Kann man vielleicht noch irgendwie anders schauen wie ich die konstrukte am besten aufteile? Wie gesagt theoretisch müssten sie verschiedene sachen messen, sind dennoch theoretisch miteinander verbunden.

grüße.

[Holgonaut]

Hi,

ich habe gestern eine EFA gemacht

Nein, du hast eine Hauptkomponentenanalyse gemacht. Das ist konzeptionell was anderes. Wenn du die Vorstellung hast, dass sich hinter einem set von items eine zugrundliegende gemeinsame latente
Variable, dann mach eine Hauptachsenanalyse - oder wenn du genauere Vorstellungen hast, eine konfirmatorische Faktorenanalyse (www.lavaan.org)

mit der ich 9 verschiedene konstrukte (latente variablen) filtern wollte

Das versteh ich nicht.

Eigentlich ist alles ganz gut gelaufen bis auf dass 2 konstrukte sehr stark korrelieren

Das ist ebenfalls unklar. Vielleicht beschreibst du mal genau, welche items, was für Konstrukte. Was heißt es, wenn Konstrukte auf einer latenten Variable laden? Ein Konstrukt ist ein theoretischer Begriff.
Übersetzt man ihn in ein Forschungsmodell, muss man das oder die Konstrukte übersetzen in ein System von latenten Variablen. Dabei kann - wenn das Konstrukt multidimensional ist - dies bedeuten, dass es
mehrere latente Variablen impliziert.

Grüße
Holger