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[Caro]

Hallo,

ich möchte mittels Hauptkomponentenanalyse meine Daten analysieren. Es handelt sich um eine Haushaltsbefragung. Stichprobengröße n=100. Meine 10 Variablen sind alle metrisch.
Meine Frage ist, muss bei der Faktorextraktion zwingend der Eigenwert von mindestens 1 eingehalten werden um den Faktor als sinnvoll anzuerkennen?
Ich hatte zuerst die PCA mit der Voreinstellung des Eigenwerts von 1 gemacht, und es kamen 2 Faktoren dabei rauss. Das Ergebnis ist nicht interpretiebar, deswegen habe es mit der anderen Option bei SPSS probiert und die Anzahl der Faktoren selbst voreingestellt, allerdings hatte der 3. Faktor nun einen Eigenwert kleiner als 1. Macht das überhaupt Sinn?
Vielen Dank schon mal für Hilfe.

Liebe Grüße,

Caro

[strukturmarionette]

Hi,

Meine Frage ist, muss bei der Faktorextraktion zwingend der Eigenwert von mindestens 1 eingehalten werden um den Faktor als sinnvoll anzuerkennen?

Ja.

Gruß
S.

[Caro]

OK, vielen Dank.

[Holgonaut]

Hi,

noch eine Bemerkung. Der Eigenwert ist die Varianz, die der Faktor erklärt/berücksichtigt. Wenn der kleiner als 1 ist, dann würde das bedeuten, das dieser Faktor weniger Varianz berücksichtigt, als sowieso schon jedes einzlene Item mitbringt (deren Varianz ist 1).

Du solltest dich aber nach dem Screetest richten, nicht nach dem Eigenwertkriterium.

Grüße
Holger