Entwicklung der Faktorenanalyse Faktorenanalyse. Faktorenanalyse nach Spearman Variablen zur Beschreibung von Intelligenz

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1 Faktorenanalyse Thomas Schäfer SS Entwicklung der Faktorenanalyse Faktorenanalyse nach Spearman Variablen zur Beschreibung von Intelligenz Hauptkomponentenanalyse (Pearson, Hotelling) Thomas Schäfer SS 009 1

2 Die Faktorenanalyse Grundidee: Durch die Analyse des Zusammenhangs zwischen messbaren Variablen ist es möglich, nicht direkt messbare latente Variablen oder Faktoren aufzuspüren Arten von Verfahren Hauptachsenanalyse ( common factor analysis ): Faktoren können nur einen Teil der in den Variablen enthaltenen Varianz erklären Hauptkomponentenanalyse (principal component analysis, PCA): Faktoren erklären im Prinzip die in den Variablen enthaltene Varianz vollständig Vorgehensweise explorativ vs. konfirmatorisch Thomas Schäfer SS Die Faktorenanalyse Ziele der FA: Identifikation latenter Merkmale Reduktion von Daten (aus vielen Items wenige Faktoren machen) Reduktion von Redundanzen (Interkorrelationen) zwischen einzelnen Variablen (siehe korrelierte Prädiktoren in der Regression) Anwendungsgebiete Psychologie und Soziologie (z.b. Fragebogenkonstruktion, Theoriekonstruktion) Wirtschaft euronale etze (Bild und Klangverarbeitung) Thomas Schäfer SS 009 4

3 Die Faktorenanalyse Beispiel Thomas Schäfer SS Optimierungskriterium Kleinste Quadrate PCA Y-Werte 8 7 Y-Werte X-Werte X-Werte Thomas Schäfer SS

4 Beispiel: Intelligenztest Faktor 1 Faktor Thomas Schäfer SS Beispiel: Intelligenztest ER Thomas Schäfer SS

5 Beispiel: Intelligenztest Z Thomas Schäfer SS Beispiel: Intelligenztest SCH Thomas Schäfer SS

6 Beispiel: Intelligenztest GR Thomas Schäfer SS Beispiel: Intelligenztest GW Thomas Schäfer SS

7 Wichtige Kennwerte Faktorwert (F ki ): Wert einer Person/eines Objekts i auf einem Faktor k. Faktorladung adu (a jk ): Korrelation eato einer e Variable abej mit ihrem Faktor ato k Eigenwert eines Faktors (s k ): Summe der (Faktor ) Ladungsquadrate aller Variablen für Faktor k (Ladungsquadrat ~ Determinationskoeffizient ~ gemeinsame Varianz) Relative Bedeutsamkeit eines Faktors: Anteil des Eigenwerts an Gesamtvarianz (Gesamtvarianz = Anzahl der Variablen, da Variablen in PCA z transformiert werden und s z = s z = 1). Kommunalität einer Variable j (h j ): Summe der Faktorladungsquadrate dieser Variable (Varianzanteil einer Variable, der durch alle Faktoren erklärt werden kann) Thomas Schäfer SS Wichtige Kennwerte Thomas Schäfer SS

8 Arten der Faktorenanalyse Die explorative Faktorenanalyse In den vielen beobachteten Variablen sollen einige wenige Dimensionen (Faktoren) gefunden werden, welche die Korrelationen zwischen den Variablen möglichst gut beschreiben. Die explorative Faktorenanalyse ist in diesem Sinne ein modell oder hypothesengenerierendes Verfahren. Die konfirmatorische Faktorenanalyse Ausgangspunkt ist ein bereits bestehendes Modell, in welchem die Anzahl der Faktoren und strukturellen Beziehungen unter ihnen als bereits bekannt angenommen werden. Ziel dieses Verfahrens ist es, anhand von Stichprobendaten die freien Parameter dieses Modells zu schätzen und das Modell empirisch zu überprüfen. Die konfirmatorische Faktorenanalyse ist also ein modell oder hyposentestendes Verfahren. Thomas Schäfer SS Schritte bei der Faktorenanalyse (1) Variablenauswahl und Errechnung der Korrelationsmatrix () Extraktion der Faktoren (3) Bestimmung der Kommunalitäten (4) Zahl der Faktoren (5) Faktorinterpretation (6) Bestimmung der Faktorwerte Thomas Schäfer SS

9 Alternative Blues Country Da nce Folk/V olksm Gospel Gothic Hip Hop Ho use Jazz Klassik Metal Pop Punk Ra p Reggea R'n'B Ro ck Ro ck'n'roll Sc hlager Ska Soul Sw ing Techno Tranc e Ko r relatio nen Alternative Blues Country Dance Folk/Volksm Gospel Gothic Hip Hop House Jazz Klassik Metal Pop Punk Rap Reggea R'n'B Rock Rock'n'Roll Sc hlager Ska Soul Sw ing Tec hno 1,047 -,001 -,03,088 -,184,306 -,19 -,17 -,061 -,039,349 -,117,454 -,167,005 -,89,407,19 -,16,3 -,17 -,138 -,061,31,981,000,064,000,000,000,000,199,41,000,014,000,000,9,000,000,007,008,000,000,004, ,047 1,8 -,006,16,34 -,058,117 -,064,603,89 -,041 -,017 -,03,137,99,194,064,305,004,191,33,53 -,08,31,000,894,000,000,198,009,160,000,000,360,698,609,00,000,000,157,000,98,000,000,000, ,001,8 1,174,9,17 -,051,035 -,051,107,043 -,035,177,06,095,136,065,179,307,83,090,173,31 -,068,981,000,000,000,000,57,440,63,017,333,436,000,169,033,00,154,000,000,000,067,000,000, ,03 -,006,174 1,059,15 -,063,5,585,005,06 -,115,31 -,143,74,105,315 -,183 -,084,180,005,6,10,486,000,894,000,193,001,167,000,000,915,569,010,000,00,000,00,000,000,064,000,94,000,06, ,088,16,9,059 1,033,160 -,083 -,008,101,06,07 -,038,058 -,040,085 -,055,058,074,84,140,014,07 -,007,064,000,000,193,467,000,066,866,04,168,105,399,195,368,058,5,195,10,000,004,755,115, ,184,34,17,15, ,05,35,090,314,58 -,144,303 -,13,3,345,463,058,195,139,14,596,430 -,099,000,000,000,001,467,53,000,048,000,000,001,000,003,000,000,000,01,000,00,011,000,000, ,306 -,058 -,051 -,063,160 -,05 1 -,56 -,139 -,144,03,59 -,156,334 -,193 -,11 -,75,173,037 -,00,151 -,4 -,069,098,000,198,57,167,000,53,000,00,00,480,000,001,000,000,007,000,000,413,653,00,000,13, ,19,117,035,5 -,083,35 -,56 1,341,156 -,05 -,5,60 -,086,773,413,57 -,138,045,046,070,411,184,150,000,009,440,000,066,000,000,000,000,578,000,000,056,000,000,000,00,315,305,154,000,000, ,17 -,064 -,051,585 -,008,090 -,139,341 1,065,09 -,174,131 -,16,356,155,8 -,54 -,18,09 -,054,16,051,634,000,160,63,000,866,048,00,000,15,50,000,004,000,000,001,000,000,005,041,69,000,66, ,061,603,107,005,101,314 -,144,156,065 1,4 -,179 -,044 -,19,09,309,0 -,10,090,019,179,345,566,018,199,000,017,915,04,000,00,000,15,000,000,333,004,000,000,000,04,047,666,000,000,000, ,039,89,043,06,06,58,03 -,05,09,4 1 -,049,017 -,105,059,11,136 -,079,073,060,08,33,3,01,41,000,333,569,168,000,480,578,50,000,79,704,00,186,01,003,080,107,18,575,000,000, ,349 -,041 -,035 -,115,07 -,144,59 -,5 -,174 -,179 -, ,6,55 -,146 -,113 -,34,405,149 -,05,146 -,97 -,197 -,008,000,360,436,010,105,001,000,000,000,000,79,000,000,001,01,000,000,001,45,003,000,000, ,117 -,017,177,31 -,038,303 -,156,60,131 -,044,017 -,6 1 -,108,3,051,40,195,111,57 -,076,40,157,033,014,698,000,000,399,000,001,000,004,333,704,000,016,000,59,000,000,014,000,14,000,001, ,454 -,03,06 -,143,058 -,13,334 -,086 -,16 -,19 -,105,55 -, ,01,055 -,7,40,79 -,019,347 -,17 -,05 -,01,000,609,169,00,195,003,000,056,000,004,00,000,016,644,,000,000,000,678,000,000,51, ,167,137,095,74 -,040,3 -,193,773,356,09,059 -,146,3 -,01 1,40,578 -,083,107,109,066,441,60,8,000,00,033,000,368,000,000,000,000,000,186,001,000,644,000,000,066,017,015,175,000,000, ,005,99,136,105,085,345 -,11,413,155,309,11 -,113,051,055,40 1,417,074,64,100,465,443,378,011,9,000,00,00,058,000,007,000,001,000,01,01,59,,000,000,10,000,06,000,000,000, ,89,194,065,315 -,055,463 -,75,57,8,0,136 -,34,40 -,7,578, ,083,06,130,04,735,317,054,000,000,154,000,5,000,000,000,000,000,003,000,000,000,000,000,070,563,004,64,000,000, ,407,064,179 -,183,058,058,173 -,138 -,54 -,10 -,079,405,195,40 -,083,074 -,083 1,485,067,3,007,01 -,185,000,157,000,000,195,01,000,00,000,04,080,000,000,000,066,10,070,000,138,000,875,646, ,19,305,307 -,084,074,195,037,045 -,18,090,073,149,111,79,107,64,06,485 1,09,311,115,375 -,138,007,000,000,064,10,000,413,315,005,047,107,001,014,000,017,000,563,000,000,000,011,000, ,16,004,83,180,84,139 -,00,046,09,019,060 -,05,57 -,019,109,100,130,067,09 1,048,14,177,033,008,98,000,000,000,00,653,305,041,666,18,45,000,678,015,06,004,138,000,39,00,000, ,3,191,090,005,140,14,151,070 -,054,179,08,146 -,076,347,066,465,04,3,311,048 1,19,55 -,040,000,000,067,94,004,011,00,154,69,000,575,003,14,000,175,000,64,000,000,39,008,000, ,17,33,173,6,014,596 -,4,411,16,345,33 -,97,40 -,17,441,443,735,007,115,14,19 1,485 -,009,000,000,000,000,755,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,875,011,00,008,000, ,138,53,31,10,07,430 -,069,184,051,566,3 -,197,157 -,05,60,378,317,01,375,177,55, ,006,004,000,000,06,115,000,13,000,66,000,000,000,001,51,000,000,000,646,000,000,000,000, ,061 -,08 -,068,486 -,007 -,099,098,150,634,018,01 -,008,033 -,01,8,011,054 -,185 -,138,033 -,040 -,009 -,006 1,198,068,17,000,873,07,031,001,000,683,637,86,470,643,000,804,38,000,00,459,415,851, ,050 -,036 -,047,54 -,00,005,146,117,561,015,16,010,09 -,009,169,053,073 -,180 -,10,085,005,05,00,763,303,436,307,000,674,918,00,011,000,744,006,89,048,853,000,50,116,000,010,067,915,66,971, Musical style Beispiel: Dimensionen von Musikpräferenz (1) Variablenauswahl und Errechnung der Korrelationsmatrix Rock Alternative Classical Pop Rock'n'Roll Jazz Punk Reggae Blues Ska Soul Swing Metal Gospel Hip Hop R'n'B Rap Gothic Country House Dance Trance Techno Folk Beat Music Mean Preference Pop Classical Rock Jazz Folk Hip hop Techno Metal Blues Punk Beat-music Reggae R n B Soul House Rock n roll Country Rap Swing Gospel Ska Alternative Dance Gothic Trance Thomas Schäfer SS Musical style Beispiel: Dimensionen von Musikpräferenz (1) Variablenauswahl und Errechnung der Korrelationsmatrix Pop Classical Rock Jazz Folk Hip hop Techno Metal Blues Punk Beat-music Reggae R n B Soul House Rock n roll Country Rap Swing Gospel Ska Alternative Dance Gothic Trance Thomas Schäfer SS

10 Musical style Pop Classical Rock Jazz Folk Hip hop Techno Metal Blues Punk Beat-music Reggae R n B Soul House Rock n roll Country Rap Swing Gospel Ska Alternative Dance Gothic Trance Thomas Schäfer SS Beispiel: Dimensionen von Musikpräferenz (1) Variablenauswahl und Errechnung der Korrelationsmatrix Prüfung auf lineare Zusammenhänge (per LOWESS) (1) Variablenauswahl und Errechnung der Korrelationsmatrix Prüfung auf lineare Zusammenhänge Bei Variablen, die stark miteinander korrelieren, wird unterstellt, dass sie einegemeinsame Dimension haben. Umgekehrt wird angenommen, dass miteinander nur schwach korrelierende Variablen keinen gemeinsamen Faktor haben. Enthält die Korrelationsmatrix nur sehr geringe Korrelationskoeffizienten, lohnt eine Faktorenanalyse nicht, da keine gemeinsamen Faktoren gefunden werden können. Um diese Überprüfung statistisch abzusichern wurden einige Testverfahren entwickelt, die von SPSS ausgegeben werden. In der Regel reicht aber auch eine Prüfung auf lineare Zusammenhänge mit Hilfe einer Streudiagrammatrix und Lowess Kurven. Thomas Schäfer SS

11 () Extraktion der Faktoren Basismodell der Faktorenanalyse: Aufteilung der standardisierten Varianz einer Variablen: s = 1.00 h i u i l i1 l i l i3 l ik b i e i s = standardisierte Varianz einer Variablen h i = Kommunalität, durch die Faktoren erklärter Varianzanteil i, l ik = quadrierte Faktorladungen (Varianzanteile einer Variablen auf den jeweiligen Faktoren) Thomas Schäfer SS () Extraktion der Faktoren Basismodell der Faktorenanalyse: Jeder Beobachtungswert einer Ausgangsvariablen x lässt sich als eine Linearkombination mehrerer (hypothetischer) Faktoren beschreiben. Wert einer Person Faktorladung der Variable j Faktorwert der Person usw. auf einer Variable j auf Faktor 1 auf Faktor 1 Diesen Wert für jede Person zu 100% vorherzusagen klappt nur, wenn so viele Faktoren extrahiert werden, wie es Variablen gab. Ziel ist aber die Dimensionsreduktion. Die Faktorenanalyse ist immer ein Kompromiss zwischen möglichst wenigen Faktoren und möglichst viel Genauigkeit (Varianzaufklärung). Thomas Schäfer SS

12 () Extraktion der Faktoren Korrelationen lassen sich als Vektordiagramme darstellen. Dabei entspricht jeder Korrelation ein Winkel zwischen den Vektoren (M). Thomas Schäfer SS () Extraktion der Faktoren Resultierender Vektor = Faktor Thomas Schäfer SS

13 (3) Bestimmung der Kommunalitäten Die Kommunalitäten müssen am Anfang geschätzt werden. Für die Praxis spielt die Bestimmung der Kommunalitäten (insbesondere bei höherer Variablenzahl) aber eine eher untergeordnete Rolle. generelle Möglichkeiten: 1) Kommunalität: R m-1 Der multiple Korrelationskoeffizient der Variable Xi mit allen anderen Variablen X1 Xm-1. Hauptachsenanalyse ) Kommunalität von 1: es erfolgt keine Schätzung der Kommunalität Hauptkomponentenanalyse Die beiden Modelle unterscheiden sich nicht rechnerisch, h aber theoretisch! ti h! Hauptachsenanalyse: Wie lässt sich die Ursache bezeichnen, die für die hohen Ladungen dieser Variablen auf diesem Faktor verantwortlich ist? Hauptkomponentenanalyse: Wie lassen sich die auf einem Faktor hoch ladenden Variablen durch einen Sammelbegriff (Komponente) zusammenfassen? Thomas Schäfer SS (4) Zahl der Faktoren Der Kompromiss: wenige Faktoren viel Varianzaufklärung Da ebenso viele Faktoren extrahiert werden können, wie Variablen in die Analyse eingegangen gg g sind, muss man die Anzahl der brauchbaren Faktoren bestimmen. Dabei werden nur solche Faktoren ausgewählt, die möglichst viel Varianz auf sich vereinen also einen hohen Eigenwert haben. 1) Screeplot Beim Geröllhang werden die Faktoren Screeplot nach der Größe ihrer Eigenwerte 6 angeordnet. Am Fuße liegen die unwirksamen und den Hang bilden die 5 signifikanten Faktoren. Danach wären also 4 zwei Faktoren bedeutsam. ) Kaiser Kriterium ach Kaiser sollte jeder signifikante Faktor einen Eigenwert größer 1 haben, damit er mehr Varianz enthält als eine einzelne standardisierte Variable. ) Interpretierbarkeit Inhaltliche Interpretierbarkeit der Faktoren Thomas Schäfer SS 009 Eigenwert Faktor Kaiser Kriterium

14 (4) Zahl der Faktoren Komponente Erklärte Gesamtvarianz Anfängliche Eigenw erte Rotierte Summe der quadrierten Ladungen Gesamt % der Varianz Kumulierte % Gesamt % der Varianz Kumulierte % 5,45 1,806 1,806 3,078 1,310 1,310 3,33 13,9 35,099 3,037 1,147 4, , ,871 44, ,978 11,91 36, ,946 7,785 5,755,697 10,786 47,156 1,57 6,108 58,863,377 9,509 56,665 1,35 5,300 64,164 1,875 7,499 64,164,940 3,759 67,93,878 3,510 71,434,796 3,184 74,617,753 3,013 77,630,65,501 80,131,557,30 8,360,55,08 84,568,495 1,978 86,547,459 1,837 88,384,45 1,699 90,083,399 1,596 91,678,361 1,446 93,14,350 1,401 94,55,98 1,194 95,719,7 1,089 96,808,47,989 97,797,00,80 98,598,183,731 99,39,168, ,000 Extraktions methode: Hauptkomponentenanalyse. Thomas Schäfer SS (5) Faktorinterpretation Benennung der Komponenten bzw. Ursachen nach inhaltlichen Gesichtspunkten. Faktorenrotation erhöht die Interpretierbarkeit. Komponentenmatrix a Komponente Soul,771 R'n'B,764 Ra p,696 Hip Hop,675 Sw ing,60,410 Gospel,577 Reggea,559 Ho use,54 -,49,437 Da nce,50,48 Alternative Ro ck'n'roll,653 Ro ck,611 Ska,54 Country,43 Trance -,411,699 Techno -,516,644 Metal -,493,497 Gothic,470 Punk,408,459 Jazz,551 -,577 Klassik -,539 Pop,58,400 Blues,440,439 -,489 Folk/V olksm,533 Sc hlager,53 Extraktions methode: Hauptkomponentenanalyse. a. 6 Komponenten extrahiert Jazz Blues Sw ing Klassik Tec hno Tranc e Ho use Da nce Punk Metal Ro ck Alternative Gothic Ska Hip Hop Ra p Reggea Pop Soul R'n'B Gospel Sc hlager Folk/V olksm Country Ro ck'n'roll Rotierte Komponentenmatrix a ,805,769,700,691,877,87,771,713 Komponente,770,703,674,66,560 -,444,537,410,77,713,66,818,446,639,460,68,518,546 Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse. Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-ormalisierung. a. Die Rotation ist in 7 Iterationen konvergiert.,690,674,665,419,457 Thomas Schäfer SS

15 (5) Faktorinterpretation Faktorenrotation VARIMAX ist der am häufigsten verwendete Rotationsalgorithmus. Er funktioniert nach dem Prinzip: Maximiere die Varianz der quadrierten normierten Ladungen! Interpretation Eine weitere Aufgabe, die vom Forscher auszuführen ist, ist die Interpretation der gefundenen Faktoren. Dabei kann man sich an der Höhe der Ladungen orientieren. Allgemein werden Ladungen mit einem Wert 0,5 als bedeutsam angesehen. Der Forscher muss nun nach dem Verbindenden zwischen den Variablen suchen, nach der Dimension, die den Variablen zugrunde liegt. Thomas Schäfer SS (5) Faktorinterpretation Jazz Blues Sw ing Klassik Techno Trance House Dance Punk Metal Rock Alternative Gothic Ska Hip Hop Rap Reggea Pop Soul R'n'B Gospel Schlager Folk/V olksm Country Rock'n'Roll Rotie rte Komponente nmatrix a ,805,769,700,691 Komponente Anspruchsvolle Musik,877,87,771,713 Elektronische Musik,770,703,674,66,560 -,444,537,410,77,713,66 usw.,818,446,639,460,68,518,546 Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse. Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-ormalisierung. a. Die Rotation ist in 7 Iterationen konvergiert.,690,674,665,419,457 Thomas Schäfer SS

16 Überprüfung der Lösungsgüte Ausmaß der aufgeklärten Varianz Höhe der Ladungen (evtl. Variablen aussondern, Faustregel: <.5) Inhaltliche Plausibilität Stabilität der Lösung (bei Replikationen) Rückrechnung der Korrelationsmatrix Rotierte Summe der quadrierten Ladungen Gesamt % der Varianz Kumulierte % 3,078 1,310 1, ,037 1, ,458458,978 11,91 36,370,697 10,786 47,156,377 9,509 56,665 1,875 7,499 64,164 bei f Faktoren: (a xk, a yk : Ladungen der Variablen x und y auf Faktor k) r xy f = a k= 1 xk Je besser Korrelationsmatrix reproduziert werden kann, desto besser ist Faktorenlösung a yk Thomas Schäfer SS Rückrechnung der Korrelationsmatrix r xy f = a k= 1 xk a yk r xy = (.04). =.53 Thomas Schäfer SS

17 (6) Bestimmung der Faktorwerte Jede Person bzw. jedes Objekt besitzt Messwerte auf den beobachteten Ausgangsvariablen. Hat man nun einen oder mehrere gut interpretierbare Faktoren gefunden, werden dann Werte einer Person auf diesen Faktoren berechnet. Das sind die Faktorwerte einer Person. Haben wir die Hauptkomponentenmethode durchgeführt, können die Faktorenwerte direkt berechnet werden. (Bei der Hauptachsenanalyse müssen die Werte geschätzt werden. SPSS bietet dafürmehrere Möglichkeiten.) Thomas Schäfer SS Konfirmatorische Faktorenanalyse 1. Findet Anwendung bei den sog. Messmodellen in Strukturgleichungsmodellen. oder bei der Überprüfung von Theorien (z.b. bei Fragebögen) Thomas Schäfer SS

18 Konfirmatorische Faktorenanalyse Beispiel Vigilance Ich ziehe gern alle Alternativen in Betracht. Ich versuche die achteile aller Alternativen herauszufinden. Ich überlege, wie ich Entscheidungen bestmöglich treffen kann. Wenn ich mich entscheiden muss, möchte ich gern viele Informationen sammeln. Bevor ich mich entscheide, versuche ich mir über meine Ziele klar zu werden. Ich bin sehr vorsichtig, bevor ich mich entscheide. Buckpassing Decision Making Questionnaire DMQ soll 4 Faktoren (= 4 Entscheidungsstile) liefern Ich vermeide es Entscheidungen zu treffen. Ich treffe keine Entscheidungen, solange ich nicht wirklich muss. Ich ziehe es vor andere entscheiden zu lassen. Ich übernehme nicht gern die Verantwortung für Entscheidungen. Wenn eine Entscheidung von mir oder von einer anderen Person getroffen werden kann, lasse ich die andere Person entscheiden. Ich ziehe es vor Leute entscheiden zu lassen, die sich besser auskennen. Procrastination Ich vergeude viel Zeit mit Belanglosigkeiten, bevor ich zu einer endgültigen Entscheidung komme. Wenn ich eine Entscheidung getroffen habe, dauert es eine Weile, bis ich auch danach handele. Wenn ich eine Entscheidung treffen muss, warte ich ziemlich lang, bevor ich anfange darüber nachzudenken. Ich schiebe Entscheidungen auf, bis es zu spät ist. Ich schiebe Entscheidungen auf die lange Bank. Hypervigilance Immer wenn ich vor einer schwierigen Entscheidung stehe, bin ich skeptisch, ob ich eine gute Lösung finden kann. Wenn ich Entscheidungen treffen muss, fühle ich mich immer, als wäre ich einem enormen Zeitdruck ausgesetzt. Die Möglichkeit, dass irgend etwas schief gehen könnte, führt dazu, dass ich sofort nach einer anderen Alternative suche. Ich kann nicht klar denken, wenn ich eine Entscheidung in Eile treffen muss. Wenn ich eine Entscheidung getroffen habe, verbringe ich viel Zeit damit mich davon zu überzeugen, dass sie richtig war. Thomas Schäfer SS Konfirmatorische Faktorenanalyse Beispiel Anders als bei der explorativen FA wird bei der konfirmatorischen FA eine theoretisch erwartete Struktur vorgegeben und getestet, ob diese Struktur mit den Daten vereinbar ist. Dabei schaut man sich alle Faktorladungen an und prüft, welche Items gegebenenfalls eliminiert werden müssen (bei Ladungen unter.5) Solche Analysen sind nur mit Programmen wie AMOS durchführbar. Thomas Schäfer SS

19 1 achteile aller Alternativen herausfinden (V) viele Informationen sammeln (V) -,04 1,00 3 sehr vorsichtig vor Entscheidung (V),14 1,00 4 Überlegen, wie Entscheidungen bestmöglich... (V) 5 vor Entscheidung Klarheit über Ziele (V),10,57 6 allte Alternativen in Betracht ziehen (V) andere Person entscheiden lassen (BP) 11 -,1 1 andere entscheiden lassen (BP),74 Vigilanz 7 nicht gern Verantwortung übernehmen (BP) 8 -,06 Leute entscheiden lassen, die sich besser auskennen (BP),39 9 keine Entscheidungen, wenn nicht unbedingt nötig (BP),65 10 Entscheidungen vermeiden (BP),64 Buckpassing 13 Zeit mit Belanglosigkeiten vergeuden (P),59 14 auf die lange Bank schieben (P),67 15 warten mit achdenken (P),60 Procrastination 16 aufschieben bis es zu spät ist (P) -,09 17 Handlung nach Entscheidung dauer (P),50 18 nicht klar denken, wenn in Eile (HV),1 19 enormer Zeitdruck (HV),67 0 andere Alternative weil etwas schiefgehen könnte (HV),5 Hypervigilanz 1 viel Zeit für Überzeugungsarbeit, dass Entscheidung richtig (HV),45 skeptisch ob gute Lösung möglich (HV),58 -,17,74,56,57 -,11,18 Thomas Schäfer SS Faktorenanalyse (PCA) mit SPSS Thomas Schäfer SS

20 Faktorenanalyse (PCA) mit SPSS Thomas Schäfer SS