03421 Kapitel 4
Grundlagen der Testkonstruktion Kapitel 4 Skalenbildung Fragen und Antworten
Grundlagen der Testkonstruktion Kapitel 4 Skalenbildung Fragen und Antworten
Set of flashcards Details
| Flashcards | 22 |
|---|---|
| Language | Deutsch |
| Category | Psychology |
| Level | University |
| Created / Updated | 21.09.2015 / 06.09.2020 |
| Weblink |
https://card2brain.ch/box/03421_kapitel_4
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| Embed |
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Die Faktorenanalyse.....
....lässt sich aus dem Allgemeinen Linearen Modell ableiten und ist mit anderen multivariaten Verfahren rechnerisch verwandt
Wo hat die Faktorenanalyse ihren Ursprung?
In der theoretischen Intelligenzforschung (Spearman 1904)
Auf was bezieht sich der Begriff "Faktorenanalyse"?
- bezeichnet eine Gruppe statistischer Verfahren, mit denen die interne Struktur eines Satzes von Variablen auf deren nicht offen zutage tretenden, latenten Zusammenhänge untersucht wird
- untersucht die Korrelationsmuster einer Mehrzahl von gemessenen (manifesten) Variablen, die auf der gleichen logischen und hierarchischen Ebene liegen
- Ziel ist die Datenstrukturierung
- vereinfacht gesagt, kann man mit Hilfe der Faktorenanalyse versuchen, viele manifeste Variablen (z.B. die Items eines Tests) zu wenigen latenten Variablen (den diesen Items zugrunde liegenden Konstrukten) zusammenzufassen
Welche zentralen Zwecke der Faktorenanalyse unterscheidet Thompson?
(1) die Prüfung der Gültigkeit (Validität) theoretischer Modellannahmen über die Struktur eines vorhandenen Variablensatzes oder Messinstruments (historisch wurde dieser Aspekt als „faktorielle Validität" bezeichnet; vgl. Abschn. 5.2.2);
(2) die Entwicklung von Theorien über die interne Struktur psychologischer Konstrukte bzw. deren messbare Manifestationen
(3) die Datenreduktion bzw. die vereinfachende Beschreibung eines Datensatzes durch Zusammenfassung von Vari-ablen zu (übergeordneten) Faktoren.
Was bedeutet die Abkürzung EFA?
Explorative Faktorenanalyse
Was bedeutet die Abkürzung CFA?
Konfirmatorische Faktorenanalyse
Was ist ein Grundgedanke der Faktorenanalyse?
- die Ausprägung eines Individuums auf beobachteten Variablen wird ursächlich durch dahinter stehende, latente Kon-strukte beeinflusst
- diese latenten Variablen heissen Faktoren
- streng zu unterscheiden von den gleichnamigen unabhängigen Variablen in der Varianzanalyse
Auf was beruht das Messmodell der KTT nach von Bollen und Lennox?
Auf einem faktorenanalytischen Modell, das unterstellt, dass die Indikatoren (Items) untereinander kovariieren.
Warum unterstellt die Faktorenanalyse die Kovarianz bwz. Korrelation der Items?
- werden zwei Items eines Tests von demselben Faktor bzw. latenten Konstrukt beeinflusst, äussert sich dies auf der beobachtbaren Ebene darin, dass die Items untereinander korreliert sind
- das faktorenanalytische Modell betrachtet die Ausprägungen auf den Items als lineare Funktion dahinter stehender Faktoren
- stehen hinter beiden Items verschiedene Konstrukte (Faktoren), gibt es keinen unmittelbaren Grund für eine Korrelation der Items
- aus dem Muster unterschiedlich hoher oder geringer Korrelationen bzw. Kovarianzen auf der manifesten Ebene (also zwischen mindestens drei, i.d.R. deutlich mehr beobachteten Variablen bzw. Indikatoren) wird in der Faktorenanalyse darauf geschlossen, wie viele latente Konstrukte hinter welchen manifesten Variablen ,stehen und ggf. wie die latenten Konstrukte inhaltlich zu interpretieren sind
- bei der CFA erfolgt die Interpretation und Zusammenfassung dabei vor Beginn der Datenanalyse, bei der EFA bilden die Daten die Grundlage der Interpretation
Welche Varianten der Explorativen Faktorenanalyse werden am häufigsten verwendet (nach Thompson)?
- Hauptachsenanalyse ( principal axis factor analysis) PAF
- Hauptkomponentenanalyse (principal components analysis) PCA
Wie viele Varianten der EFA sind in SPSS implementiert?
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Warum zählt die PCA (Hauptkomponentenanalyse) streng genommen nicht zu den faktorenanalytischen Methoden?
- sie dient lediglich dem Zweck der Datenreduktion und Beschreibung
- wird trotzdem häufig angewendet,
- ist in SPSS die Voreinstellung
- Unterschiede zur PAF in den Berechnungen und Ergebnissen sind häufig nur gering
Wie heissen die latenten Variablen bei der PCA?
- Komponenten
Wie heissen die latenten Variablen bei der PAF?
- Faktoren
Wann ist die PAF oder eine andere faktorenanalytische Methode konzeptionell angemessen?
WEnn das Ziel die Aufdeckung latenter Strukturen im Datensatz ist.
Wann ist die PCA konzeptionell angemessen?
- Datenreduktion
Wie untersucht die Faktorenanalyse die Kovarianz- bzw. Korrelatinsmatrix eines Satzes beobachteter Variablen?
- zunächst wird eine kleinere Anzahl latenter Variablen (Faktoren) aus dem Datensatz extrahiert
- diese setzen sich aus einer gewichteten Summe der beobachteten Variablen zusammen
- diese vorläufig noch neuen Faktoren werden im geometrischen Raum so gedreht (rotiert), dass sie die im ursprünglichen Datensatz enthaltene Information möglichst gut wiedergeben und gleichzeitig möglichst eindeutig interpretierbar sind
- auf den so entstandenen endgültigen Faktoren können dann Versuchspersonen Messwerte (Faktorwerte) zugewiesen werden, die ihre Ausprägung auf den latenten Variablen beschreiben
Welche Schritte und damit verbundene Entscheidungen lassen sich im Rahmen einer EFA unterscheiden?
(1) Prüfung der Voraussetzungen einer EFA
(2) Auswahl der faktorenanalytischen Methode und damit Festlegung der Me-thode der sog. Kommunalitätenschätzung und der Faktorextraktion
(3) Festlegung der Anzahl der extrahierten Faktoren
(4) Festlegung der Methode der Rotation und deren Durchführung
(5) Inhaltliche Interpretation der Faktoren
(6) Festlegung der Methode zur Ermittlung der Faktorwerte und ggf. Fakto-renanalyse höherer Ordnung
Schritte und damit Entscheidungen im Rahmen einer EFA
(1) Prüfung der Voraussetzungen einer EFA
Die Voraussetzungen der EFA hängen zum Teil von der angewandten Methode ab und betreffen
(a) die Korrelation der Items,
(b) die Stichprobengröße sowie
(c) uni- und multivariate Verteilungseigenschaften der Items bzw. manifesten Variablen.
Was erfordert die EFA in Bezug auf die Stichprobengröße?
- erfordert relativ große Stichproben, da die Stabilität der Lösung mit wachsendem N ansteigt
- Anforderungen an die Stichprobengröße steigt, je mehr Items insgesamt in die Analyse eingehen, je weniger Items je Faktor zusammengefasst werden und je weniger reliabel die einzelnen Items sind (ein Indikator dafür ist wieder die Kommunalität, s.u.)
- Stichprobengröße hängt ab von der Extraktionsmethode
Was gilt nach MacCallum, Widaman, Zhang und Hong als Untergrenze für die Durchführung einer Faktorenanalyse?
N = 60 unter sonst günstigen Voraussetzungen
Welche Stichprobengröße kann unter weniger günstigen Voraussetzungen erforderlich sein?
Mehrere hundert
