Im Rahmen meiner Masterarbeit möchte ich ein Erhebungsinstrument für die Erfassung von bestimmen Kompetenzen entwickeln und mit SPSS validieren. (Hauptkomponentenanalyse)
theoretische Basis geht von 3 Kompetenzen aus, die jeweils zwei Auspräguingsrichtungen haben (nicht vollständig antagonistisch zu verstehen) daher kann man von 6 Faktoren ausgehen..
Expl. FA mit Promax (gehe davon aus, dass sie sich schon gegenseitig bedingen) ergibt 15 Faktoren, alle Eigenwert 1<, Screeplot zeigt entweder 4, 7 oder 8 FA, Erklärte Gesamtvarianz dieser Vorschläge in Klammern 4 FA (34,7), 7 (47,01) oder 8 (50,27)
ich würde jetzt aufgrund der theoretischen Überlegung von 6 Faktoren ausgehen, daher FA mit Extraktionseinstellung 6 Faktoren: 43,20 % Erklärte Varianz
Nachdem ich einige Cross loadings sowie teilweise recht niedrige Ladungen habe frage ich mich nun, wie das Korrekte Vorgehen wäre:
1) ich habe u.a. hier im Forum Über die 0,2 Differenz zwischen den Ladungen gehört, die man als Regel für den Ausschluss anwenden kann.
-> das würde ich dann schrittweise (in mehreren FA durchgängen) machen, bis keine zu starken Crossloadings auftauchen?
2) mein Prof hat irgendwas davon gesagt, dass man evtl Items, die geringe Kommunalitäten aufweisen rausschmeissen kann - gibt es dafür einen Richtwert?
Ich freue mich über Tipps, Literaturempfehlungen oder auch einfach nur Meinungen
Viele Grüße und vielen Dank
Leni
