Eindimensionalität bei 2 Items

Eindimensionalität bei 2 Items

Beitragvon Anika18 » Do 12. Mai 2022, 19:21

Hallo :)

Im Rahmen meiner MA führe ich eine SGA durch, weshalb ich zunächst auf Eindimensionalität prüfe. Ursprünglich sollten 4 Items ein Konstrukt bilden, jedoch hat die EFA ergeben, dass die Kommunalitäten von 2 der 4 Items zu gering war, sodass ich diese beiden Items entfernt habe. Nun besteht der Fall, dass ich "nur noch" 2 Items für mein Konstrukt habe und ich die Eindimensionalität erneut prüfen möchte. Hier bekomme ich für MSA und KMO für beide Items einen Wert von 0,500 raus, was ja dem Grenzwert entspricht. Meine Frage ist, ob ich die Eindimensionalität bei 2 Items für ein Konstrukt überhaupt berechnen kann und wenn ja, ob es da noch weitere Kriterien abseits von MSA und KMO gibt.

Danke schonmal für eure Ideen!
LG Anika
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Re: Eindimensionalität bei 2 Items

Beitragvon dutchie » Fr 13. Mai 2022, 10:27

Hallo Anika,

SGA?

Anika18 hat geschrieben:jedoch hat die EFA ergeben, dass die Kommunalitäten von 2 der 4 Items zu gering war


...meinst du meinst Ladung <.50 ?

Es ist keine gute Idee sich von Statistik alleine das Konstrukt konstruieren zu lassen.
Du hast dir bei den 4 Item ja was gedacht, und wenn das Konstrukt sich mit 4 Items
darstellen lässt, und es evident und sinnvoll ist sollte es dabei bleiben.

Das Problem ist, dass Konstruktion und Anwendung in eins fallen.

Es kann z.B. sein, dass aufgrund schiefer Verteilung oder zu kleiner Varianz
oder eines Decken- oder Bodeneffekts die Kennwerte,
Ladung oder Korrelation kleiner ausfallen als erwartet.

Wenn du jetzt ein Item aufgrund der Zahlen eliminieren willst,
dann nur mit zusätzlicher inhaltlicher Begründung!

Ich würde mit den alle Vier rechnen.
Also den Summenscore (oder Mittelwert) der Vier mit anderen Variablen gemäß
Hypothese korrelieren.

Dann das Ergebnis mit den vier Items je einzeln überprüfen (Anhang).
Dann ergibt sich ein Bild. Also du validierst dein Konstrukt nicht
mittels interner (endogen) Beziehungen, sondern extern mit deinen Hypothesen,
und anderen Konstrukten.
...Mit dieser Operationalisierung des Konstrukts
konnte die Hypo bestätigt werden, d.h. so schlecht kann das nicht gemessen worden sein!

EFA usw. machst du natürlich trotzdem.

Anika18 hat geschrieben:Meine Frage ist, ob ich die Eindimensionalität bei 2 Items für ein Konstrukt überhaupt berechnen kann


ja das geht, du kannst aber nicht rotieren.

lieben Gruß
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Re: Eindimensionalität bei 2 Items

Beitragvon bele » Fr 13. Mai 2022, 13:34

@dutchie Hi! Ich verstehe die Position, dass man sich bei den vier Items was gedacht hat und deshalb alle 4 nimmt. Ich verstehe auch die Position, dass man das Erdachte mit der EFA gegen das tatsächliche Antwortverhalten prüfen und ggf. korrigieren muss, also Items mit niedriger Ladung eliminieren. Was ich nicht verstehe, ist Deine sowohl-als-auch Position: Wozu die EFA, wenn sie ohne Konsequenzen bleibt?

Gruß,
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Re: Eindimensionalität bei 2 Items

Beitragvon Anika18 » Fr 13. Mai 2022, 18:04

Hallo,

danke für eure Antworten!

SGA= Strukturgleichungsanalyse
MSA und KMO sind Kriterien zur Beurteilung der Eindimensionalität, die vor der EFA geprüft werden sollten. Die Ladung der Items wird zu diesem Zeitpunkt noch nicht geprüft, also lehne ich die beiden Items wie geschrieben aufgrund der Kommunalitäten ab, die auch im Rahmen der Eindimensionalitätsprüfung gemessen wird.

@dutchie: Meinst du, dass bei der Berechnung der Eindimensionalität nicht rotiert werden soll? Bspw. hatte ich die Rotation Promax gewählt.

Viele Grüße
Anika
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Re: Eindimensionalität bei 2 Items

Beitragvon dutchie » Fr 13. Mai 2022, 20:32

@ bele @ Anika Hallo,

Die EFA hat Konsequenzen, man prüft nicht nur mit den aggregierten score sondern auch
mit den einzelnen Items. Man sollte durch die EFA die Eindimensionalität prüfen,
bei Eindimensionalität
--> score
bei den Ergebnissen wie geschildert, keine Eindimensionalität (vermeindlich,
was nicht gegen die Items sprechen muss und ohne dem lange auf den Grund gehen zu wollen)
--> score plus Einzelitems, bei 4 ist das ok, eventuell sind die inhaltlich nicht homogen.

Was ich aber nicht machen würde ist rumbasteln, um irgendeiner Faustregel zu genügen.

Das ist auch das Fragwürdige, es soll ja kein Test konstruiert werden,
sondern ex post die Struktur, nach einer Anwendung, dargestellt werden (denke ich)

Was MSA und KMO prüfen ist die Eigung für ein FA, das ist bei 4 Item auch nicht nötig,
bei FA mit 100 Items (und ohne PC) ist das eine andere Frage, lohnt es sich da zu rechnen!
Das kann man machen wenn man aus 100 Item sich eine optimale Menge suchen möchte.

Wenn dann 0.5 rauskommt, was heist das denn?
Bei zwei Items ist KMO immer 0.5 :shock: also wertlos.

Anika18 hat geschrieben:@dutchie: Meinst du, dass bei der Berechnung der Eindimensionalität nicht rotiert werden soll? Bspw. hatte ich die Rotation Promax gewählt.


Wenn das eindimensional ist, ist nur ein Faktor da, dann wird nichts rotiert. Wohin auch?
Aber nein, rotiere, wenn es geht.

Aber deine Logik ist falsch. Besser:
Du gehst von Eindimensionalität aus, d.h. du presst das in nur eine Dimension und schaust
wie gut das Ganze reinpasst. Wenn du 50% der Items, der Information wegschmeißt
weil irgendeine Zahl nicht so ist wie es im Buch steht, läuft was falsch.

Theorie vor Empirie!

Du müsstest dann erst mal alles stoppen und klären warum das so ist!
Die Items müssen nicht korrelieren! Kommt auf das Konstrukt an.

gruß
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Re: Eindimensionalität bei 2 Items

Beitragvon Holgonaut » Mi 18. Mai 2022, 19:48

Hi Leute, ich weiß nicht, ob dieser thread noch aktuell ist und ob anika18 noch mitliest.

Wenn du ein StrukturgleichungsMODELL (ich empfehle, statistischen/empirizistischen Jargon wie ...analyse nicht zu verwenden :) ) testen willst, hast du sicher auch ein Messmodell vor Augen, d.h. du gehst davon aus, dass die 4 Items eine bestimmte latente Variable messen/reflektieren? Wenn ja, warum dann eine EFA machen mit dem ganzen Mumbo-jumbo (sorry)? D.h. mach eine CFA, in die du optimalerweise auch Validierungskriterien (konvergente und diskriminante) mit einfügst.
Das erlaubt, die Validität der items und des gesamten Messmodells zu testen. Dann wirst du ja sehen, ob die 4 items was taugen--wenn nicht, kannst du auf dieser Basis eine Re-Spezifikation durchführen. Diese kann in einer Modifikation der Struktur bestehen (unter Beibehaltung aller 4 Items) oder du eliminierst die schwarzen Schafe. Für beide Strategien gibt es Gegner und Befürworter.
Die Korrelationen zu den Kriterien zeigen dir, ob die latente Variable das bedeutet, was du glaubst was sie bedeutet.

Du kannst ja mal ein bisschen mehr schreiben (N, Modellstruktur, Background, question wording der items).

Grüße
Holger
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