Clusteranalyse nach Hauptkomponentenanalyse

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Clusteranalyse nach Hauptkomponentenanalyse

Beitragvon ricarda » Do 18. Okt 2018, 12:01

Hallo zusammen!

Ich bin ganz neu in der Statistik-Welt, daher entschuldigt bitte etwaiges Unwissen ;)
Für meine Masterarbeit habe ich eine Befragung mit n=800 durchgeführt und möchte Cluster bilden. Da ich 45 Variablen (alle basierend auf Likert-Skala von 1-7, daher war z-Transformation ja wohl nicht nötig) mit einfließen lassen möchte habe ich zunächst eine Hauptkomponentenanalyse zur Dimensionsreduktion durchgeführt (MSA-Kriterium 0,802, 6-Komponenten-Lösung hat gute Ergebnisse geliefert). Die 6 Faktoren (kann ich eigentlich von Faktoren sprechen, auch wenn ich eine Hauptkomponentenanalyse durchgeführt habe?) habe ich nochmal einer Reliabiltätsprüfung unterzogen und akzeptable/gute Cronbach Alpha Werte erhalten (0,754-0,786) bzw. bei zu niedrigen Werten diese Variablen ausgeschlossen, sodass ich am Ende 5 Faktoren vorliegen hatte. So weit so gut - hoffe ich?
Nun zu meiner Frage: Die entstandenen Faktoren habe ich als neue Variablen abgespeichert (Faktorenanalyse --> Scores --> als Variablen speichern). Diese zeigt mit SPSS jetzt als metrische Variablen an. Was mich völlig verwirrt: Nur bei ca. 200 meiner 800 Fälle werden hier in der Datenansicht überhaupt Daten angezeigt (die Faktorwerte, richtig?). Woran liegt das, was habe ich falsch gemacht, dass bei 600 Fällen hier keine Werte angezeigt werden?

Ich habe dann zum "Spaß" einfach trotzdem mal eine Clusteranalyse durchgeführt (mit den fünf neu entstandenen Variablen aus der PCA) und bei der am sinnvollsten erscheinenden 5 Cluster-Lösung waren alle Fälle in Cluster 1, jeweils nur ein einziger Fall in Cluster 2, 3, 4 und 5. Aber der Frage warum das so schief läuft sollte ich mich vielleicht erst widmen, wenn ich obenstehendes Problem gelöst habe, oder?

Ich danke Euch schon mal im Voraus für Eure Antworten!
Liebe Grüße :)
ricarda
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Re: Clusteranalyse nach Hauptkomponentenanalyse

Beitragvon PonderStibbons » Do 18. Okt 2018, 12:33

Da ich 45 Variablen (alle basierend auf Likert-Skala von 1-7,

Wenn Du es korrekt fomulieren möchtest: Likert-Skala bezeichnet ein Messinstrument, das aus mehreren Items vom Likert-Typ besteht. Das mit dem 1-7 ist eine Item-Antwortskala.

mit einfließen lassen möchte habe ich zunächst eine Hauptkomponentenanalyse zur Dimensionsreduktion durchgeführt (MSA-Kriterium 0,802, 6-Komponenten-Lösung hat gute Ergebnisse geliefert).

Woher stamen denn die Items? Gibt es keine Dimensionen aus der Literatur bzw. aus Handanweisungen? Und warum Hauptkomponentenanalyse und nicht Faktorenanalyse?
(Faktorenanalyse --> Scores --> als Variablen speichern)

Du schriebst, Du habest Variablen ausgeschlossen. Hast Du nach Ausschluss die Hauptkomponentenanalyse erneut berechnet? Oder wie geht das mit dem Ausschluss vonstatten, wenn die Scores gebildet werden?
Nur bei ca. 200 meiner 800 Fälle werden hier in der Datenansicht überhaupt Daten angezeigt

Wie viele Probanden hatten denn mindestens 1 fehlendes Item? Und wie wurden missings behandelt?

Ich habe dann zum "Spaß" einfach trotzdem mal eine Clusteranalyse durchgeführt (mit den fünf neu entstandenen Variablen aus der PCA)

Da allein SPSS 6 * 8 * 5 Möglichkeiten bietet, eine Clusteranalyse zu rechnen, ist das leider noch nicht sehr informativ.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons
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