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Hallo zusammen,

ich habe in den letzten Wochen verschiedene Untersuchungen gesichtet die alle ein bestimmtes Thema untersuchen und habe selbst daraus eien Umfrage erstellt.
Innerhalb der gesichteten Studien wurden diverse Unterthemen abgefragt - mal mit zwei, mal mit drei, mal mit sechs Items. In Summe habe ich nun ca. 58 Items zu mehr als 10 Teilbereichen des untersuchten Themas.
Ehe ich eine logistische Regression durchführe, möchte ich eine Faktorenanalyse durchführen bzw. habe ich dies bereits getan.
Der KMO Wert liegt bei 0,857; Signifikanz nach Bartlett bei 0,000. soweit so gut.
Die Kommunalitäten der 58 items liegen i.d.R. über 0,5.
(Ladungen unter 0,5 wurden unterdruckt - laut Backhaus: Multivariate Analysemethoden)

Nach der Rotation sind aus den 58 items nun 15 Faktoren identifiziert worden (erklärte Varianz: 62%). Teilweise bestehen diese Faktoren aus 6-7 items, teilweise aus einem einzigen.

Ist es legitim, dass ich einen Faktor aus einem einzelnen item ableite?

Für gewöhnlich lassen sich die items gut zu einem Faktor zusammenfassen. Oftmals ist jedoch auch ein item dabei, das so gar nicht zu den anderen items bzw. zu meinem Faktor passt. Wie würdet ihr hier vorgehen um einen Faktor zu bilden? Den Ausreißer ignorieren?

ich würde mich freuen, könntet ihr mir bei meiner Frage weiterhelfen.


Vielen Dank schon im Voraus für eure Hilfe.

Viele Grüße
JoeWaschl2000

HI,

Innerhalb der gesichteten Studien wurden diverse Unterthemen abgefragt - mal mit zwei, mal mit drei, mal mit sechs Items. In Summe habe ich nun ca. 58 Items zu mehr als 10 Teilbereichen des untersuchten Themas

- Am besten zunächst darlegen, um was es geht? Auch in den anderen Studien? Zielpopulationen? Deine eigenen Stichprobenumfänge für die FAs, Deine Stichprobenzusammensetzungen?
- Wie kommst Du auf Deine 58 Items? Zu welchem Thema? Wie passen die 10 'Teilbereiche' mit Deinen 15 Faktoren zusammen?

Gruß
S.

Außerdem fehlen Angaben zur Methode (welche Extraktionsmethode? tatsächlich Faktorenanalyse und nicht Hauptkomponentenanalyse? welche Rotationsmethode? welche Methode zur Faktorzahlbestimmung?) und vor allem zur Stichprobengröße.

Vielen Dank für eure Rückmeldungen.
Es geht um Aspekte, die Gebäudesanierungen betreffen: Einstellungen zum Haus/Wohnen, Einstellungen zur Umwelt, Wissen über Sanierungen, Relevanz bestimmter Maßnahmen, ... . Die Studien haben alle eine unterschiedliche Anzahl an Menschen befragt.
Meine Stichprobengröße beträgt ca. 600, darunter sind 450 Leute die bereits saniert haben, 150 Leute, die nicht sanieren wollen
Die Items gehören zu den oben genannten Aspekten. Die dafür bisher angewendeten Tests waren sehr einfacher Natur (T-Test zur Unterscheidung zweier Gruppen).
Meine Rotationsmethode: Varimax, Anzahl der Faktoren: Eigenwerte >1, Hauptkomponentenanalyse.

Vielen Dank schon im Voraus für eure Hilfestellung

Eine Hauptkomponentenanalyse ist keine Faktorenanalyse,
http://pareonline.net/pdf/v10n7.pdf
insofern ist jetzt etwas unklar, was Du mit der Analyse
anstrebst und vor allem, wie und wozu konkret Du die
Resultate verwenden wirst.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Hallo zusammen,

vielen Dank für eure Antworten. Nachdem ich mich ein wenig eingelesen habe, würde ich weiterhin eine Hauptkomponentenanalyse durchführen.
Auf Basis dieser Analyse bekomme ich nun - wie bereits erwähnt - 15 Faktoren mit eingem eigenvalue >=1.
Würdet ihr mir raten, dass ich diese 15 Faktoren nutze um sie in der logistischen Regression zu verarbeiten? Und falls ja, auch dann, wenn teilweise laden nur 1 oder zwei items auf die Faktoren laden? Oftmals liest man ja, dass es mindestens 3 items/faktor sein sollten?

Alternativ: denkt ihr dass für eine unterscheidung der Gruppen (Sanierer und nicht Sanierer) eine separate hauptkomponentenanalyse sinnvoll ist? Und falls ja, habt ihr Ideen für eine anschließende Analyse der auf diese Weise identifizierten Faktoren? Würdet ihr auch hier wieder sämtliche Faktoren nutzen (auch wenn nur 1 oder 2 items/faktor vorhanden sind)?

Ich würde mich sehr über eure hilfe freuen, ich bin derzeit etwas ratlos!

Viele Grüße

vielen Dank für eure Antworten. Nachdem ich mich ein wenig eingelesen habe, würde ich weiterhin eine Hauptkomponentenanalyse durchführen.
Auf Basis dieser Analyse bekomme ich nun - wie bereits erwähnt - 15 Faktoren mit eingem eigenvalue >=1.

Hauptkomponenten, keine Faktoren, Deren Funktion und Bedeutung ist eine etwas andere.

Würdet ihr mir raten, dass ich diese 15 Faktoren nutze um sie in der logistischen Regression zu verarbeiten?

Nein.

Mach erstmal den Scree Test.

Alternativ: denkt ihr dass für eine unterscheidung der Gruppen (Sanierer und nicht Sanierer) eine separate hauptkomponentenanalyse sinnvoll ist?

Nein.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Der Scree Test schlägt mir 8 Hauptkomponenten vor. 93% (sanierer) und 65% (von 150 nicht sanierer) werden korrekt zugeordnet (86,4 % in summe): Cosx&Snell R-Quadrat 0,383 Nagelkerkes R-Quadrat ,575, -2 Log 379, Chi Quadrat 4,354 bei 8 df un ,824 Sig.
Nehme ich alle Hauptkomponenten auf sind es 95,7 und 81,0 % bzw. in Summe 92,2: CoX Snell ,516 Negelkerkes R .774 -2Log 229,888, Chi 3,805, df 8, Sig ,874.

Für welches Ergebnis würdet ihr euch hier entscheiden? es geht im endeffekt darum, dass die nicht sanierer verstanden werden sollen( 81% vs. 65%)...

Viele Grüße

Nachtrag: Wäre gegebenenfalls eine alternative Wahl des Variableneinschlusses zielführend für eine weitere Auswertung? ( Rückwärtselimination (Bedingt), Rückwärtselimination (Likelihood-Quotient), Rückwärtselimination (Wald), ...)