EFA

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Alexander Wurm
Questo flashcard set è rivolto a studenti delle scuole medie che vogliono approfondire l'analisi fattoriale esplorativa (EFA) in agricoltura. Copre concetti chiave come fattori, variabili, varianza, e tecniche di rotazione come PCA e obliqua. Gli studenti imparano a determinare il numero di fattori, le condizioni per l'EFA, e le differenze tra rotazioni ortogonali e oblique. Questo set è utile per chi vuole comprendere meglio l'interpretazione dei dati e l'applicazione pratica dell'EFA nel contesto agricolo.
Cartes-fiches
36
Utilisateurs
0
Langue
Italien
Catégorie
Agriculture
Niveau
Collège
Créé / Mis à jour
15.06.2020 / 15.06.2020

Cartes-fiches

benötigte Stichprobengröße für die EFA

Mind. vier Indikatoren pro erwartetem Faktor, besser sechs, wenn Unsicherheit gegeben ist über die Anzahl an Faktoren

Stichprobengröße

  • N=100 ausreichend, wenn Kommunalitäten hoch (>.70 --> in der Praxis selten) und vier bis fünf Indikatoren pro Faktor vorhanden sind
  • Bei moderaten Kommunalitäten (z.B. .40-.70) und moderater Überdeterminiertheit der Faktoren, sollte das N mind. 200 sein
  • Bei suboptimalen Bedingungen (niedrige Kommunalitäten, wenige Indikatoren pro Faktor) sollte das N>400 sein

Welche Methode der Faktorenanalyse sollte verwendet werden?

  • Ziel ist maximale Varianzaufklärung bzw. Informationsreduktion -->  PCA

 

  • Ziel ist Identifizierung interpretierbarer Konstrukte, die die Korrelation zwischen manifesten Variablen erklären --> EFA

 

  • In der EFA werden daher die Faktoren auch nicht alleine daran bemessen, wie viel Varianz sie erklären. Vielmehr ist hier das Kriterium, wie sehr ein Faktor dazu beiträgt, dass Muster an Zusammenhängen zwischen den manifesten Variablen zu erklären

 

  • EFA also in vielen Fällen adäquater, allerdings gibt es auch hier eine Einschränkung: Wenn a priori Annahmen bestehen über Anzahl an Faktoren und man spezifizieren kann, welche Indikatoren auf welchem latenten Faktor laden, sollte die CFA verwendet werden

Welche Kriterien zur Bestimmung der Anzahl an Faktoren?
 

Welche Kriterien zur Bestimmung der Anzahl an Faktoren?

  • Entscheidung hat immer eine subjektive Komponente

 

  • Verwendet werden sollten die Parallelanalyse und/oder der MAP-Test in Kombination mit inhaltlichen Erwägungen (Interpretierbarkeit/Erwartbarkeit) der Lösung

 

  • Nicht verwendet werden sollte das Eigenwerte größer eins – Kriterium (Kaiser-Guttman-Kriterium)

 

  • Wenn Lösungen uneindeutig, dann sollten verschiedene (rotierte) Lösungen miteinander verglichen werden

Welche Klasse von Rotationstechniken?

Welche Klasse von Rotationstechniken?

Oblique vs. orthogonale Rotation

  • Ziel ist immer die Generierung einer Einfachstruktur Variablen laden (vom Betrag her) hoch auf einem Faktor und niedrig bzw. gar nicht auf den restlichen Faktoren

 

  • Annahme unkorrelierter Faktoren meist unwahrscheinlich

 

  • Daher immer sinnvoll, oblique Rotation anzuwenden, zumal gilt…

--> Wenn tatsächlich orthogonale Faktoren eine optimale Einfachstruktur erzeugen, resultiert eine orthogonale Lösung auch bei Verwendung einer obliquen Rotationstechnik (Korrelationen werden zugelassen, müssen aber nicht zwangsläufig auftreten)