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[panic_puppet]

Hallo zusammen,

ich habe im Rahmen einer Testevaluation eine Faktorenanalyse mit SPSS Amos durchgeführt. Zunächst mit einem Faktor. Da die Ergebnisse aber nicht so doll waren, ein weiteres Mal mit drei Faktoren, wie auf dem Bild zu sehen. Ich habe hierbei eigentlich genau das gleiche gemacht wie bei der ersten Analyse: Die drei Faktoren haben alle Einfluss auf alle 23 Items (ich habe mich für die nicht-restriktive Variante entsschieden) und zwar habe ich alle Parameter gleich 1 gesetzt (das hatte ich bei der ersten Analyse auch so). Alle Items haben einen Fehlerterm.
Aber Amos rechnet nichts, sondern sagt, dass zwei der drei Faktoren "unidentified" sind. Das ändert sich auch nicht, je nachdem ob ich die Faktoren miteinander korrelieren lasse oder nicht.
... Ich habe keine Ahnung, wo der Fehler liegt, warum Amos den einen Faktor erkennt und die anderen beiden nicht. Kennt jemand dieses Problem auch und weiß wie man es beheben kann? Ich bin auch für alle ins Blau geratenen Vorschläge dankbar, probieren kann mans ja

[Albrecht]

AMOS müsste melden, wie viele free Parameters Du hast bzw. wie viele degrees of freedom. Was wird da angezeigt?

Außerdem, wie viele Items hast Du insgesamt?

" zwar habe ich alle Parameter gleich 1 gesetzt (das hatte ich bei der ersten Analyse auch so)"
Warum? Das wäre bei der ersten Analyse nicht nötig gewesen, bei der zweiten Analyse IMO auch nicht (auch wenn mir ein wenig bei dem Bild die Übersicht fehtlt ).

[panic_puppet]

Bei den Degrees of freedom wird (276-25): 251 angegeben... was sagt mir das?
Ich habe 23 Items, also Cutpr1 - Cutpr23. Ich weiß es ist unübersichtlich, aber bei so vielen Pfeilen gehts nicht viel besser
Die Parameter hatte ich bei der ersten Analyse auf 1 gesetzt, da Amos sonst anzeigte "not estimating any user-defined estimands" (das tut es jetzt übrigens auch wieder), wenn ich die Parameter definierte hat es gerechnet und da ich ja nichts gewichten will, habe ich halt alles auf 1 gesetzt.

[strukturmarionette]

Hi,

Zunächst mit einem Faktor. Da die Ergebnisse aber nicht so doll waren, ein weiteres Mal mit drei Faktoren, wie auf dem Bild zu sehen.

Könntest Du bei derartiger Aktivität in AMOS und bei CFAs bitte irgendeinen Sinn mitanführen?

Bei den Degrees of freedom wird (276-25): 251 angegeben... was sagt mir das?

Das sind die Freiheitsgrade des Modells.

Gruß
S.

[panic_puppet]

Hallo,

also es geht um einen Borderline-Test und da die Test-Entwickler keine Skalen zugrunde legen, gehe ich erstmal von einem allgemeinen Faktor (Borderline-Persönlichkeitsstörung) aus. In vielen anderen Studien haben sich aber dreifaktorielle Lösungen als die besten gezeigt (allerdings wurden die Faktoren nicht immer gleich genannt), deshalb ist das meine B-Hypothese, wenn die Werte mit einem Faktor nicht zufriedenstellend sind, wie es dann auch war.
Was sagen die Freiheitsgrade mir denn aber bezogen auf mein Problem, dass zwei Faktoren vom Programm nicht erkannt/definiert wurden?

[Albrecht]

Was Du machst, ist eine Analyse, die man eher mit einer EFA machen würde also mit SPSS.

Bei AMOS - wenn Du eine 3-Faktoren-Lösung testen möchtest - solltest Du bestimmen welche Items auf welchen Faktor laden. In der Regel ist es nicht so, dass alle Items auf allen Faktoren laden - so wie Du es gemacht hast.

Das Problem, was bei Dir aufgetaucht ist, kann man - glaube ich - unter dem Begriff "Überfaktorisierung" subsumieren.

[Semson]

Ich weiß es ist unübersichtlich, aber bei so vielen Pfeilen gehts nicht viel besser

... Also, das halte ich für ein Gerücht.
Eine CFA in Amos mit mehreren Faktoren könnte zum Beispiel so aussehen - deutlich aufgeräumter, oder? .

Die drei Faktoren haben alle Einfluss auf alle 23 Items, [...]und zwar habe ich alle Parameter gleich 1 gesetzt

. Das ist jetzt aber schon Quatsch, ne?
Wie @Albrecht sagt, entweder gehst du davon aus, dass alle Items auf einen Faktor laden (ich sage mal - auch ohne die Items zu kennen - bei der Anzahl eher unwahrscheinlich). Oder: Du gehst von einer differenzierten Struktur aus. Jedenfalls würde ich in keinem Fall alle Parameter gleich 1 setzen, es sei denn du hast irgendwelche theoretischen Gründe dafür (hab ich auch noch nie irgendwo gesehen). Dann wird ja gar keine Faktorladung mehr geschätzt.

So ein bisschen kann ich deine Beschriftung der latenten Variablen erkennen. Das sind scheinbar doch drei recht unterschiedliche latente Variablen. Ich würde jetzt die Items inhaltlich dahingehend angucken, welches Items am besten zu welcher latenten Variable passt. Und die Items würde ich dann nurdieser latenten Variable zuordnen. Der Pfad je einer manifesten Variable (item) pro latenter Variable wird auf 1 fixiert. Die latenten Variablen lässt du miteinander korrelieren. Vielleicht kommst Du so der Sache näher. Du könntest dann als nächsten Schritt eventuell einen Faktor 2. Ordnung modellieren der "Borderline-Persönlichkeitsstörung" heißen könnte und für die Ausprägungen der Faktoren auf der ersten Ebene verantwortlich ist. Das wird öfters mal gemacht - aber ich kann Dir auch gleich ein paar Paper nennen, die Faktoren zweiter Ordnung für Quatsch halten.

Ich drück die Daumen für den Fit! Probiers mal nach meinem Vorschlag.