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Ich möchte eine exploratorische Faktorenanalyse rechnen.
Meine Variablen ergeben sich aus Items eines Fragebogens, von dem es verschiedene Versionen gibt. Es gibt Items, die nie gemeinsam in einem FB auftauchen und somit von verschiedenen Stichproben bearbeitet wurden. Andererseits gibt es jedoch Items, die in den verschiedenen FB auftauchen und hoch mit den erstgenannten korrelieren.
Ich kann (in Mplus) nun keine Faktorenanalyse berechnen, da bestimmte Variablen nie zusammen vorkommen und die Content Coverage dementsprechend 0 ist.Diese Variablen korrelieren jedoch hoch mit anderen Variablen, sind also über diese verlinkt. Gibt es da trotzdem eine Möglichkeit die EFA zu rechnen?

Hi,

schau dir mal folgenden Artikel an. Vielleicht geht sowas:

Baumgartner, H., & Steenkamp, J.-B. E. M. (1998). Multi-group latent variable models for varying numbers of items and factors with cross-national and longitudinal applications. Marketing Letters, 9(1), 21-35.

Die Idee ist, dass du
a) das ganzt als multi-group Modell machst - für die einzelnen Stichproben
b) die fehlenden items in einer Gruppe durch zufällig generierte Variablen ersetzt, die folglich mit nichts korrelieren

Allerdings wird das exploratorisch nicht gehen. Stattdessen wirst du eine Struktur spezifizieren müssen, bei dem es einen Item-Stamm für jede latente Variable geben muss, der in allen
Stichproben vorhanden ist und nur einzelne hier und da fehlen.

Grüße
Holger