Explorative Faktorenanalyse

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Transkript:

Bachelorseminar: Ausgewählte Aspekte der Wirtschafts- und Sozialstatistik Explorative Faktorenanalyse Simon Reitzner Betreuerin: Eva Endres, M.Sc. LMU München, Institut für Statistik 19.06.2015 1 / 43

Ziele der explorativen Faktorenanalyse Entdecken von übergeordneten latenten Variablen Dimensionsreduktion 2 / 43

Beispiele für die Anwendung der EFA Big Five/Fünf-Faktorenmodell Beschreibung der Persönlichkeit durch 5 Faktoren: Neurotizismus, Extraversion, Offenheit für Erfahrungen, Gewissenhaftigkeit und Verträglichkeit Intelligenztests: globale Intelligenz, sprachliches Intelligenz, mathematische Intelligenz 3 / 43

Zuordnung verschiedener Freizeitaktivitäten zu Faktoren: Extremsport Disco gehen Segeln, Golfen Individualsport Kneipe gehen Konzerte (Rock, Pop etc.) mit Freunden ausgehen Geselligkeit sportliche Aktivitäten 4 / 43

Grundidee z ij = l j1 f i1 +... + l jl f il +... + l pk f ik + e ij z ij l jl f il e ij standardisierter Wert einer Beobachtung/Person i auf eine Variable j Ladung der Variable j auf Faktor l Faktorwert von Beobachtung/Person i auf Faktor l Fehlerkomponente 5 / 43

Matrixdarstellung Z = FL T + E Z L F E standardisierte Datenmatrix Ladungsmatrix Matrix der Faktorenwerte spezifische Faktoren 6 / 43

Modell E(f) = 0, E(e) = 0 Faktoren korrelieren nicht mit den spezifischen Faktoren: Cov(f, e) = 0 unkorrelierte spezifische Faktoren: Cov(e) = diag(v1 2,..., vp 2 ) = V für die Ladungsmatrix gilt: Cov(z, f) = L 7 / 43

orthogonale und oblique Faktoren orthogonales Modell: unabhängige Faktoren Cov(f) = I obliques Modell: abhängige Faktoren Cov(f) = Φ 8 / 43

Schätzproblem Z = FL T + E bekannt: unbekannt: Datenmatrix Z mit p Variablen F, L, E und die Faktorenanzahl k 9 / 43

Fundamentaltheorem der Faktorenanalyse Folgende Varianzzerlegung wird angestrebt: Σ = Cov(z) = LL T + V Σ wird durch die empirische Korrelationsmatrix R geschätzt: R = LL T + V 10 / 43

Schritte der explorativen Faktorenanalyse Berechnung der Korrelationsmatrix Faktorenextraktion Bestimmen der Faktorenanzahl Schätzen der Kommunalitäten Berechnen der Ladungsmatrix Faktorenrotation Berechnung der Faktorenwerte 11 / 43

Struktur des Datensatzes Faktor 1 (2.Ordnung) Faktor 2 (2.Ordnung) 0.9 0.8 0.8 0.7 0.8 Faktor 1 Faktor 2 Faktor 3 Faktor 4 Faktor 5.76.84.90.80.84.63.75.52.73.79.54.67.72.72.82.82.88.87.75.85 12 / 43

1. Faktorenextraktion 2. Rotation der Faktoren 3. Berechnung der Faktorenwerte 13 / 43

Bestimmen der Faktorenanzahl Eigenwertkriterium Scree-Test Parallelanalyse 14 / 43

Eigenwertkriterium Varianz, die die jeweiligen Faktoren erklären, entspricht den Eigenwerten von R Faktoren bedeutsam, sie mehr als die Varianz einer standardisierten Variable erklären Anzahl der Faktoren entspricht Anzahl an Eigenwerten größer 1 15 / 43

Eigenwertkriterium Eigenwerte 0 1 2 3 4 5 5 10 15 20 Anzahl an Faktoren 16 / 43

Scree-Test grafische Bestimmung der Anzahl Einzeichnen der Eigenwerte in einen Plot Anzahl an Faktoren entspricht der Anzahl an Eigenwerten vor dem Knick 17 / 43

Scree-Plot Eigenwerte 0 1 2 3 4 5 5 10 15 20 Anzahl an Faktoren 18 / 43

Parallelanalyse Vergleich der Eigenwerte mit Bootstrap-Eigenwerten Eigenwerte über den simulierten, zufälligen Eigenwerten sind auffällig extrahieren! 19 / 43

Parallelanalyse FA Actual Data FA Resampled Data eigen values of principal factors 0 1 2 3 4 5 5 10 15 20 Factor Number 20 / 43

Spektralzerlegung Sei A eine symmetrische (p p)-matrix mit rg(a) = r. Dann existiert eine (p r)-matrix P, sodass gilt: A = P diag(λ 1,..., λ r ) P T angewendet bei der Faktorenanalyse: R = LL T = P diag(λ 1,..., λ r ) P T für die Ladungsmatrix L gilt: L = P diag( λ 1,..., λ r ) 21 / 43

Schätzmethoden des Faktorenmodells Hauptkomponentenmethode Hauptfaktorenanalyse 22 / 43

Hauptkomponentenmethode Modellgleichung: Z = FL T Zerlegung der Korrelationsmatrix: R = LL T keine spezifischen Faktoren entspricht nicht der ursprünglichen Idee einer Faktorenanalyse 23 / 43

Hauptfaktorenanalyse Modellgleichung: Z = FL T + E Zerlegung der Korrelationsmatrix: R = LL T + V R V = LL T R h = LL T R h : reduzierte Korrelationsmatrix 24 / 43

Unterschied zwischen Hauptfaktorenanalyse und Hauptkomponentenmethode Hauptkomponentenmethode: Hauptfaktorenanalyse: 1 R = h1 2... R h = 1... hp 2 25 / 43

Kommunalitäten Varianzanteil einer Variable, der durch die Faktoren erklärt wird iterative Schätzung Startkommunalitäten: quadrierter multiple Korrelationskoeffizient betragsmäßig größte Korrelationskoeffizient zweier Variablen 26 / 43

Iterative Schätzung der Kommunalitäten Einsetzen der Startkommunalitäten in R Berechnen der Ladungsmatrix L mit k Eigenvektoren und Eigenwerten Berechnung von LL T = R h Diagonale von R h enthält Kommunalitäten für den 2.Iterationsschritt 27 / 43

1. Faktorenextraktion 2. Rotation der Faktoren 3. Berechnung der Faktorenwerte 28 / 43

Rotation der Faktoren Ziel der Rotation: eindeutige Zuordnung einfachere Interpretation 29 / 43

unrotierte Ladungsmatrix V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 F1 F2 F3 F4 F5 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 30 / 43

Ladungsmatrizen unrotiert: 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 F1 F2 F3 F4 F5 V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 rotiert: 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 F1 F2 F3 F4 F5 V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 31 / 43

Rotation Faktoren vor der Rotation: Faktor 2 90 Faktor 1 32 / 43

Rotation Faktoren nach orthogonaler Rotation: Faktor 2 Faktor 1 90 α 33 / 43

Rotation Faktoren nach obliquer Rotation: Faktor 2 Faktor 1 β α 34 / 43

Rotation Gesucht ist eine Rotationsmatrix M α mit Rotationswinkel α: L M α = L Für 2 orthogonale Faktoren: l 11 l 12 ( ) l 11 l 12 L M α cos α sin α =.. = sin α cos α.. = L l p1 l p2 lp1 lp2 35 / 43

Rotationsmethoden orthogonale Rotationen Varimax: Quartimax: oblique Rotationen Promax: Oblimax: 36 / 43

1. Faktorenextraktion 2. Rotation der Faktoren 3. Berechnung der Faktorenwerte 37 / 43

Faktorenwerte Ausprägungen der Personen auf die Faktoren Schätzverfahren: Summenscores Bartlett-Methode Anderson-Rubin-Methode Ten Berge 38 / 43

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! 39 / 43

Literaturverzeichnis I [1] J. Bortz and C. Schuster. Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. Lehrbuch mit Online-Materialien. Springer, S.415, 2010. [2] F. Brosius. SPSS 19. mitp, S.787, 2011. [3] A. Bühl. SPSS 16: Einführung in die moderne Datenanalyse. Pearson Studium, S.527, 2008. [4] M. Bühner. Einführung in die Test- und Fragebogenkonstruktion. Pearson Studium, S.296-299, 2011. [5] C. DiStefano, M. Zhu, and D. Mindrila. Understanding and using factor scores: Considerations for the applied researcher. Practical Assessment, Research & Evaluation, 14(20): S.1 11, 2009. 40 / 43

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