Mir ist nicht klar, ob ich eine Hauptkomponentenanalyse oder für meine Zwecke eine Hauptachsenanalyse mit SPSS durchführen muss.
Ich habe 11 Items und 300 Versuchspersonen.
Bisher habe ich eine Hauptkomponentenanalyse durchgeführt, meine Ratings mit den Faktorladungen gewichtet und danach die gewichteten Items gemittelt. Ist das so das korrekte vorgehen?
Nun bin ich aber über folgendes im Netz gestolpert:
Bei der PCA wird die Residual- und Fehlervarianz nicht berücksichtigt. Hierbei geht es ausschließlich um die Reduktion von Daten und um die Reduktion von Redundanzen (Interkorrelationen) zwischen den einzelnen Variablen (Leonhart, 2004). Aus diesem Grund stellt eine PCA keine eigentliche Faktorenanalyse im eigentlichen Sinn dar, es ist lediglich ein Instrument zur Datenreduktion. Da in der psychologischen Modellbildung, insbesondere in dem Thurstone’schen Modell gemeinsamer Faktoren, die Residualvariable aber eine wichtige Rolle spielt, sollte eine PCA bei der Analyse psychologischer Daten nicht angewandt werden (Klopp).
Was tun? Kann ich trotzdem eine PCA rechnen und aus welchem Grund müsste ich eine PAF oder eine Maximum Likelihood factor analysis (ML) rechnen?
Cheers und danke für eure Rückmeldung.
Mi.
