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[DRZ400SM]

Hallo liebe Leute,

ich habe im Rahmen meiner Arbeit Items von bestehenden Konstrukten abgefragt um die Stichprobe zu charakterisieren und für das nachgeschaltete Experiment als Kovariate innerhalb einer Varianzanalyse zu verwenden.
So habe ich z.B. die Einstellung gegenüber einer Marke mit 8 Items abgefragt. Um Unidimensionalität zu erreichen (möchte eine Dimension) nehme ich die Faktorenanalyse. Nach Eliminierung von Variablen bleibt mir ein Faktor den ich extrahieren kann. Nun würde ich gerne die Einstellung zur Marke der Probanden als Kovariate einfließen lassen.
Ich hatte gelesen das ginge mit den Faktorwerten, jedoch sind diese ja im Mittel immer 0, da frage ich mich ob SPSS überhaupt etwas damit anfangen kann, denn sehe ich Beispiele dann immer nur über Preis, Temperatur etc,... unter der Grafik des geschätzten Randmittels der AV steht dann: Die Kovariate im Modell............ : FaktorEinstellung= 0,0000000000.

OOOODER soll ich einfach die Skalen der übrig gebliebenen 5 Items im pro Person zusammenfassen und als neue Variable bilden? Sehe dies aber kritisch da ich hiermit ja die erklärte Varianz der Items gleichsetze, entgegen den Ergebnissen der Faktorenanalyse.

Ich hoffe es ist keine allzublöde Frage, jedoch komme ich hier nicht weiter.

Viele Grüße und DANKE!!!

[PonderStibbons]

OOOODER soll ich einfach die Skalen der übrig gebliebenen 5 Items im pro Person zusammenfassen und als neue Variable bilden?

Ja.

[DRZ400SM]

VIELEN DANK!!!

Habe jedoch noch eine kleine Frage, haben 42 Items der Markenpersönlichkeit nach Aaker zu einer Marke abgefragt und möchte diese ebenfalls eindamfen. Aufgrund der Menge gibt es ja je nach Vorgehensweise andere Items die übrig bleiben, deshalb mein Rezept:

Trennschärfe und Cronbach berechnet, daraus sollte ich 2 Items eliminieren.

(Hauptkomponenten und Varimax da zwei nicht korrelierende Faktoren entstehen sollen) Habe ich die Ausgabe von 2 Faktoren (anstelle 6 nach Kaiser) festgelegt (Scree-Plot sagt dies eindeutig). Nun habe ich alle Items mit Kommunalitäten unter 0.4 raus. Dann alle die auf keinen Faktor hoch laden (>0.6), zu große querladungen besitzen (>0.4) oder auf beide hoch laden (natürlich nacheinander). Bekomme dann ca. 10 Items die auf zwei Faktoren laden. Jedoch habe ich das Problem, dass ich je nach Reihenfolge der Eleminierung immer etwas andere Items übrig habe, was ja nicht unlogisch ist bei der Menge.

Würde dann wieder die zwei Faktoren nehmen, die Mittelwerte der genutzten Items jeweils pro Proband ausmachen und diese dann als AV in die Varianzanalyse einfließen lassen.

Vielen Dank nochmals!!!

[PonderStibbons]

Ich weiß nicht, ob dieses Herumackern im Datensatz ohne Möglichkeit einer Kreuzvalidierung
stabile bzw. generalisierbare Ergebnisse bringen kann. Hast Du tatsächlich mehrere hundert
Probanden? Immerhin basiert die Hauptkomponentenanalyse hier auf ca. 800 Korrelationen,
da brauchst Du entweder eine große Stichprobe oder sehr "starke" Konstrukte, die sich gegen
das Zufallsrauschen durchsetzen. Warum nicht Skalen bilden auf Basis der Theorie/Literatur.
Immerhin scheint es sich ja um ein erprobtes Instrument zu handeln.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[DRZ400SM]

Leider ist das Instrument nur in den USA bestätigt worden, für Europa aber leider wiederlegt. Doof ist, ich habe ich das natürlich erst NACHT dem Start meiner Umfrage erfahren. Aus diesem Grund bin ich so den Weg eines Forschers (Hieronimus) gegangen, der für einzelne Länder die 42 Items angepasst hat.

Ich kam jetzt doch bei drei Versuchen immer auf die Selben Items innerhalb 2 Faktoren (10 und 9). Die Faktoren passend inhaltlich sehr zu den Erkenntnissen des Forschers und zeigen einen emotionalen und rationalen Bereich.
n ist bei mir 207, also nicht allzuviel aber es könnte weniger sein .

Raliabilität und Trennschärfe der zwei Faktoren sind den Koeffizienten nach zu urteilen sehr gut und nicht zu verbessern. Also ich weiß nicht genau aber ich glaube dass das ganze interpretierbar ist

[strukturmarionette]

Hi,

Habe ich die Ausgabe von 2 Faktoren (anstelle 6 nach Kaiser) festgelegt (Scree-Plot sagt dies eindeutig)

Also die J. Aaker Skala zur Messsung der Markenpersönlichkeit ist 5-dimensional mit etlichen Subskalen und Facetten.
Wer soll die ´widerlegt´ haben. Es war mal irgendwo nachzulesen (weiß aber nicht mehr wo), dass die sogar in China (adaptiert) verbreitet ist.

Gruß
S.

[DRZ400SM]

da hast du natürlich völlig Recht!
Widerlegt (ja ohne e ) ist der falsche Ausdruck, natürlich nicht das Konstrukt der Markenpersönlihckeit und die Messbarkeit dieser, nur eben nicht in der 42Item-Form passend für Deutschland... Z.B. Hieronimus, F. (2004), S. 149, S. 154 hat alle Items abgefragt und dann einzelne Dimensionen, z.B. Robust als unpräzise beschrieben, alles Facetten entfernt und diese dann auf Deutschland adaptiert, bei der dann 2 Dimensionen extrahiert wurden: Dimension 1 (Facetten: Vertrauen und Sicherheit) sowie Dimension 2 (Facetten: Temperament und Leidenschaft). Das Ganze mit nur 10 Items.

Aaker selbst hat ähnliche Studien durchgeführt und grobe Unteschiede zwischen USA, Japan und Spanien festgestellt und eine Adaption der ursprünglichen 42 Items auf weniger/anderen Dimensionen durchgeführt.

Mein Betreuer meinte ich dürfe das alles nicht einfach so verwenden und muss gucken, dass ich auf gut interpretierbare Dimensionen komme. Ich dachte meine Adaption auf die Automobilbranche in Deutschland so hätte geklappt.

Danke nochmals für die Mühe!