Nochmal als Überblick, was wollen wir noch anschauen?
Faktorenanalyse. Jetzt direkt, dann können wir uns noch mal
ein bisschen Grafiken angucken. Und Syntax. Und dann würde
ich denken, machen wir auf jeden Fall so,
also nach Faktorenanalyse möchte ich gerne kurze Atempause machen.
Dann, dass wir Grafiken und Syntax als letzten Block nehmen.
Und dann können wir noch mal so eine Unterbrechenspause machen,
wo wir einfach schauen, sind noch Themen,
die einzelne haben wollen.
Genau. Das zur Struktur,
das Thema Faktorenanalyse
Jetzt sozusagen als nächstes Thema, was wir uns anschauen.
Ich öffne nebenbei schon mal meinen Satz, meinen Datensatz,
sag aber noch was dazu. Und zwar ist das in
dem Diplom Martin Beispielfaktorenanalyse. Da würde ich euch ein Beispiel
zeigen und danach solltet ihr auch mal selber eine rechnen.
Erstmal vielleicht kurz, wozu nutzen wir eigentlich die Faktorenanalyse?
Gibt es auch mehrere Möglichkeiten? Was ich jetzt erst mal sozusagen vorschlage,
ist der Einsatzbereich zu sagen, ich habe einen Fragebogen,
Entweder selbst entworfen oder vielleicht auch sogar im Bestehenden.
Und ich habe so eine Idee von, vielleicht sind die vorgeschlagenen Skalen
gar nicht die, die ich aufgrund meiner Daten fände.
Also vielleicht gibt es in diesem Fragebogen übergeordnete Faktoren,
zu denen sich einzelne Atems zuordnen lassen, die ich halt inhaltlich interpretieren kann,
wo ich gucken kann, ist das vielleicht eine Skala.
Ist halt ein Unterschied zu Fragebogenanalyse,
wenn ich jetzt sowas mache wie eine Reliabilitätsüberprüfung,
dann würde ich halt inhaltlich gezielt meine iTunes rausnehmen,
die ich vermute, die meines oder die ich formuliert habe,
um meine Skala abzubilden und würde dann einfach nur gucken,
Wie interkorrelieren die alle und würde da so ein schönes zum Beispiel kommen,
was Alpha rauskriegen und würde dann wissen,
ist das jetzt gut oder schlecht?
Das wäre jetzt eher sozusagen so ein analytisches Vorgehen erstmal,
ich habe noch gar keine Idee,
welche Items vielleicht zu einer Skala oder zu einem Faktor zusammengehören.
Da gibt es dann auch noch verschiedene Varianten,
wie zum Beispiel ihr entwerften Fragebogen, guckt,
welche Skalen kommen denn da raus und dann kann man zum
Beispiel nochmal über so eine konfirmatorische Faktorenanalyse in der zweiten Erlebung
schauen und haben sich diese Faktoren in der Reproduktion in der Replikation dann auch bestätigt.
Also das ist dann wieder sehr speziell,
wir machen jetzt mal das einfachste Beispiel, ohne was zu bestätigen,
einfach nur Explorativ suchend, was haben wir?
Dazu nehme ich diesen Datensatz, Diplom, Martin,
Beispiel Faktorenanalyse. Und da seht ihr jetzt einfach nur,
habe ich komplett alles koten und dann etc. einfach rausgelöscht.
Da sind jetzt nur noch die Items, die mich heute eigentlich interessieren.
Die heißen hier erstmal alle nur Y-Bock 1,
2 und so weiter. Dazu habe ich hier auf der
Folie nochmal ein bisschen was geschrieben,
was das
eigentlich sein soll
Also Y-Bock Yale, Brown, Obsessive Compossive, Scale,
halbstrukturiertes Interview zur Erfassung des Schweregrades von Zwangssymptomen.
Jedes Item wird auf einer Skala von 0 bis 4 vom Rator beurteilt.
Und Faktorenanalyse hatte ich ja schon gesagt, ist Interpretation, ist sozusagen explorativ inhaltlich.
Also gucken wir uns auch gleich mal die Items an.
Die wollen es gleich genauer anschauen. Und zwar ist der
Fragebogen so, also dieses halb strukturierte Interview so aufgebaut,
dass es erstmal fünf Items gibt zu Zwangsgedanken.
Und zwar, wie viele Stunden am Tag beschäftigen Sie
sich mit Zwangsgedanken? Dann beschäftigen Sie die Zwangsgedanken,
sehr werden sie durch ihre Zwangsgedanken im Alltag behindert.
Wie sehr leiden Sie unter Ihren Zwangsgedanken? Wie oft versuchen
Sie Ihre Zwangsgedanken zu ignorieren oder Sie zu beenden?
Wie gut gelingt es Ihnen, Widerstand gegen diese Zwangsgedanken
zu leisten und also wie viel Kontrolle haben Sie?
Der zweite Teil Item 6 bis 10 ist dann Zwangshandlung und die sehen es,
das ist quasi die gleiche Formulierung, nur statt Zwangsgedanken steht da eben Zwangshandlung.
Das heißt, auch die Frage mit wie vielen Stunden am Tag,
wie sehr werden Sie im Alltag behindert?
Wie sehr leiden Sie darunter? Wie oft versuchen Sie es hier nicht zu ignorieren,
sondern nicht durchzuführen und wie gut gelingt es Ihnen Widerstand zu leisten.
Dann gibt es noch Item 11 bis 9,
das sind weitere allgemeine Angaben,
die gehen nicht in den Gesamtscore ein und es gibt auch so Zusatz-Items,
wie lang ist das längste Intervall in zusammenhängenden Stunden,
was ich kann jetzt Zwangsgedanken hatten und die sie keine Zwangshandlung ausgeführt haben.
Für unser Faktorenanalyse gucken wir uns jetzt erstmal an, was haben wir denn?
Für Items, was könnte interessant sein? Im Prinzip ist es in diesem Fall so,
dass uns nur die ersten zehn Items ohne die Zusatz-Items interessieren,
warum diese zehn Items gut steht schon drin, 11 bis 9 sind andere,
allgemeinere Angaben, die brauchen wir eh nicht.
Und diese Anzahl der Stunden, dieses Zeitintervall könnte uns interessieren,
aber wenn es ein Zeitintervall ist,
dann ist es ja wahrscheinlich irgendeine Angabe von 0 bis,
naja, 24 mögliche Stunden pro Tag.
Das heißt, es hat auf jeden Fall ein anderes Format
als mein anderes Rating-Format von 0 bis 4.
Und das bei der Faktorenanalyse dann schon wichtig,
dass sie sozusagen erstens inhaltlich guckt, passt das irgendwie zu einem Gesamtthema?
Und zweitens, die Rating, das Rating muss natürlich einheitlich sein.
Ihr könnt da nicht auf einmal Dichotome mit reinpacken originale und Intervall,
sondern das sollte dann alles in der gleichen Stufung sein.
Die Polung ist egal, also ob es ein positives oder
ein negatives Item ist, ist egal.
Das würdet ihr da bei der Faktorenanalyse auch durch so ein kleines Vorzeichen dann entdecken.
Ob es positiv oder negativ zu dem Faktor passt.
Das heißt, wir schauen uns in unserem Fall einfach mal
diese zehn Items an. Die sind hier alle,
hier ist sozusagen der ganze Fragebogen drin mit diesen B-Nummern,
die müssen wir dann gleich nicht auswählen.
Analysieren, da finden wir ja alles, was mit Rechnen
zu tun hat in dem Sinne, mit Analysieren der Daten.
Also auch unsere Faktorenanalyse. Wo könnte das thematisch Sinn machen
? Hier ist es untergeordnet zu Dimensionsreduktion. Also wir wollen
eine Menge von Items reduzieren auf einen dimensionalen Faktor.
Deswegen Dimensionsreduktion. Unter dem Punkt darunter zum Beispiel skalieren,
findet ihr sowas wie die Reliabilitätsanalyse.
Also so als eben weiß. Genau,
und wir nehmen jetzt einfach mal den einfachsten Fall Faktorenanalyse
Bekommen eine Dialogbox, hier links wieder die Varianten, in die wir alle auswählen können.
Und da wähle ich jetzt mal alle aus,
die ich haben möchte, als B, habe ich gesagt,
möchte ich nicht, vier, fünf, sechs,
sechs B möchte ich wieder nicht, sieben, acht,
neun und die zehn.
Und hol dir rüber. Hier habt ihr wieder die Möglichkeit,
sozusagen eine Auswahlvariable zu machen. Also ähnlich wie bei
dem anderen. Wenn ihr jetzt die Idee habt,
bei Männern und Frauen zeigen sich unterschiedliche Faktoren,
wäre das eine Möglichkeit,
da eben zu sagen,
nimm nur die Männer
Ist immer so eine Frage, eigentlich will man meistens,
wenn man erst mal gucken will, gar nicht aussortieren schon nach,
also meistens, dass wir dann schon wirklich mit einer Idee,
mit einem Grundgedanken aus der Literatur her,
warum ich das machen würde.
Meistens habe ich einfach das Gesamtsampel. Für die Menge jetzt,
vielleicht ist das vor allen Dingen noch interessant,
für die Menge an Probanden, die ich für so eine Faktorenanalyse brauche.
Es ist auch sehr unterschiedlich, wo man schaut,
in welcher Literatur in dem Multi-Variate-Analyse-Methoden zum Beispiel von Backhaus und
Da sagen die eigentlich, naja, optimal wäre dreimal so viele Fälle,
wie ich Variablen habe, also Items habe,
mindestens aber genauso viele Probanden, wie ich iTunes habe.
Das ist halt dann immer die Frage. Je mehr ihr habt,
umso mehr Möglichkeit habt ihr sozusagen auch, dass ich eine Richtung auszeigt,
aber es kommt immer auch auf eure Daten drauf an.
Also es muss nicht so sein, nur weil ihr mehr Probanden habt.
Bei einer konfirmatorischen zum Beispiel, da wird das End schon deutlich höher angesetzt.
Also bei diesem, was ich eben meinte, zum Überprüfen
von Skalenstrukturen. Da bräuchte man schon eine größere Stichprobe.
Aber erstmal Machen wir das einfach. Ich glaube,
es waren 54 oder was wir hatten in diesem Datensatz.
Oder ist es der, nee,
das ist der Größere, das ist der gesamte Datensatz.
Das heißt, wir haben sowieso 109,
das ist deutlich mehr als dreimal so viel.
Also sind wir auf jeden Fall auf der sicheren Seite.
Jetzt gibt es hier so ein paar Punkte anzuklicken,
insgesamt fünf Sachen. Und das ist so das erste Mal,
dass sich da ganz viel auch klicken möchte.
Weil den anderen habe ich ja manchmal, nee,
brauche ich nicht, brauche ich nicht, brauche ich nicht.
Hier gucken wir uns aber beim Meer an.
Und zwar erstmal der Punkt, Extraktion, also rund um,
was will ich eigentlich rausziehen aus meinen Daten
Was will ich eigentlich extrahieren? Da ist erst mal sozusagen möglich
für euch anzuklicken, was für eine Methode wollt ihr überhaupt haben?
Standardmäßig ist es jetzt eingestellt, die Hauptkomponenten-Methode. Es gäbe jetzt
aber auch andere Versionen für andere Skalenniveaus und für andere Daten.
Hauptkomponentenanalyse wäre jetzt für Originaldaten und unsere Fragestellung in Ordnung.
Dann ist hier angeklickt nicht rotierte Faktorlösung. Das finde ich
immer ganz schön. Also wir wollen gleich rotieren. Das
machen wir einfach mal, das macht man häufig in der Psychologie,
dass man nicht nur ursprüngliche Faktorlösung sich anguckt, sondern auch eine rotierte Lösung.
Aber ich würde mir gern auch die nicht rotierte anzeigen lassen,
um auch zu sehen, was sich da eigentlich verändert.
Da drunter steht Screeplot, das sagt euch vielleicht noch was,
so eine Zeichnung, wo dann irgendwie die Eigenwerte abgetragen sind
und die Faktoren und dann so ein bisschen versucht,
grafisch darzustellen.
Wie viele Faktoren habe ich jetzt gefunden und welche nehme ich
mit rein oder nicht? Will ich mir gern mal anzeigen
lassen. Dann steht hier unten extra Hirn,
was soll extrahiert werden
Das ist jetzt standardmäßig eingestellt, Eigenwerte größer als eins.
Das ist das, ich denke mal,
das habt ihr in euren Statistikkursen auch so gelernt.
Ich weiß, das hat Herr Renius, das ist auch so.
Macht Sinn, Eigenwert größer als eins. Also anfänglich hat
jedes Item einen Eigenwert von eins. Das erklärt sich selber
100 Prozent. Und nach der Rotation verändert sich das in
der Regel. Und da würden wir aber gerne trotzdem,
dass das Item immer noch zum Großen teilen.
Nee, das ist gar nicht, das ist die Kommunalität.
Ich komme wieder durcheinander. Aber auf jeden Fall wollen wir
als Richtwert sozusagen größer eins gleich eins,
ist wünschenswert
Man könnte jetzt auch alternativ sagen, nicht nach Eigenwert auswählen,
sondern zum Beispiel sagen, ich möchte Anzahl der Faktoren 5 haben.
Also ich gehe einfach davon aus,
es gibt fünf Faktoren und die möchte ich jetzt rausziehen.
Dann kann es aber sein, dass ihr eben Items habt
mit Eigenwerten, die deutlich kleiner sind, zum Beispiel.
Also in der Regel würde man eher eigenwertegrößer als eins
als Maßstab sitzen. Dann sage ich erst mal weiter,
habe ich jetzt ausgewählt, was extrahiert werden soll,
was mein Kriterium ist für die Extraktion.
Dann gehe ich mal auf den Punkt Rotation
Bisher steht hier eben drin, keine Rotation.
Ich würde aber gerne, falls sozusagen mein Ergebnis nicht auf
Anhieb so ganz optimal ist, würde ich gerne rotieren.
Muss ich, glaube ich, jetzt nicht,
oder würde ich jetzt gerne nicht so sehr inhaltlich einsteigen,
weil das, was sozusagen häufig angewandt ist,
ist hier die Methode Vari-Max.
Das heißt, es wird versucht, so zu rotieren,
dass das Optimum rauskommt. Das heißt,
die Achsen bleiben zwar und werden nicht irgendwie gekrümmt,
aber sie werden halt so gedreht,
dass sie sozusagen optimal nah an den Faktoren
dran liegen
Maximale Variationen oder so. Könnte man das auch übersetzen.
Es gäbe eben hier auch noch andere Möglichkeiten.
Aber wir nehmen mal für unsere Beispiele heute,
weil es dann eben immer eine inhaltliche Entscheidung auch ist,
warum man es so macht und dann individuell verschieden werden,
nehmen wir einfach mal das Beispiel wahr, Max.
Und anzeigen, dann sagt er automatisch, zeige mir auch die rotierte Lösung an.
Das macht ja Sinn, wenn wir es rotieren.
Dann wollen wir auch die rotierte Lösung haben. Und dann
sage ich mal weiter. Unter dem Punkt Werte hättet ihr
jetzt die Möglichkeit noch zu sagen, speichere mir die Faktorwerte.
Also die Variablen, Ladung auch als einzelne Variablen ab.
Das spare ich hier jetzt mal. Aber unter Optionen könnt ihr wieder sagen,
was will ich mir anzeigen lassen, will ich Listenweiserfallausschluss,
möchte ich teilweise, Fallausschluss möchte ich ersetzen durch einen Mittelwert und koeffizienten,
will ich die irgendwie sortiert haben?
Da ist es im Prinzip auch eine Entscheidung,
soll ein Proband, sobald ein einziger Missing da ist,
ganz rausfliegen oder soll der vielleicht für einzelne Faktorlösungen trotzdem mit einbezogen werden.
Deswegen würde ich hier den Paarweisen auswählen. Und hier unten gibt es noch eine Möglichkeit,
in diesem hohe Effizienten, die wir dann später kriegen,
die wir dann auch interpretieren wollen, zu sagen,
man kann sich auf bestimmte Absolutwerte unterdrücken lassen.
Also diese Koeffizienten, die wir dann bekommen,
sind ja sozusagen angelehnt an die Korrelation, wenn wir,
naja, im Prinzip,
wenn wir kleiner als 0,4 als Absolutwert haben,
also egal ob Minus oder Plus,
dann wäre das annähernd null und dann wäre das
für die Interpretation überhaupt nicht wichtig
Deswegen könnten wir einfach sagen, wir spucken uns jetzt eine komplette,
ein komplettes Ladungsdiagramm aus und haben dann ganz viele koeffizienten drin
und sehen aber vielleicht gar nicht mehr,
welche denn jetzt eigentlich über 0,3 oder 0,4 sind.
Oder wir sagen eben, unterdrück doch mal absolut Werte.
Und das ist ein bisschen Geschmackssache, in dem,
in dem Skript ist das Beispiel unterdrückt, unterdrücken von absolut Werten, kleiner als 0,4.
Ich mache häufig 0,3, weil ich eben immer so denke,
okay, 0,3 bezeichnet man noch als kleine Korrelation,
aber das sind so ein bisschen Entscheidungsfrage,
aber Meistens wird unterdrückend kleiner als 0,3 oder 0,4 angegeben.
Wenn ihr jetzt in der Diplomarbeit zum Beispiel das nutzen würdet,
eine Faktorenanalyse, dann wäre es halt schon sinnvoll,
irgendwo im Anhang auch die vollständige Tabelle zu haben.
Aber der Lesbarkeit halber, wenn ihr irgendwo so eine Tabelle bringt,
wäre es halt schon,
wenn man eigentlich nur die relevanten Informationen sozusagen sich anzeigen lässt.
Ich mache es jetzt mal wie im Skript und wähle unterdrücken
von absolut Werten.
Kleiner als
Hm? Ja, das meinte ich. Also wir können es auch machen,
aber in der Lösung, ja gut, machen wir 0,3.
Und in der Lösung seht ihr dann aber ein paar mehr als hier im Skript.
Das könnt ihr dann ja mal vergleichen. Welche dann
noch rausgeflogen wären. Machen wir mal 0,3. Und weiter.
Unter Deskriptive Statistik könnt ihr hier halt noch anklicken,
univariate Statistik. Dann würde er euch nochmal die Mittelwerte und
so weiter ausspucken für die Items.
Anfangslösung möchte ich auch sehen.
Und ich könnte jetzt eben noch
weitere Unterpunkte
Mir ausgeben lassen. Hat gestern, ich habe seinen Namen
schon wieder vergessen. Ralf, erzählt, hier unten,
der KMO und Ballettest auf Serizität, da haben wir wieder das Wort Spiritität.
Haben wir uns gestern mal angeschaut, gucken wir uns jetzt nicht an.
Einige sagen eben, dass das eine Voraussetzung sei, die erfüllt werden soll.
Das ist einfach nur sozusagen, was heißt einfach,
das ist der Test, ob die Items sozusagen alle untereinander interkorrelieren.
Und Der Backhaus zum Beispiel sagt einfach,
eine Bedingung ist, die Items müssen inhaltlich zusammenhängen.
Und das wäre ja im Prinzip nichts anderes,
als wenn ich alle Items interkorrelieren lasse und gucke,
ob sie denn auch zusammenhängen.
Und die Angabe für den Test wäre dann halt ein Korrelationskoeffizient
über 0,05 möglichst nah an eins dran und signifikant,
also abgesichert gegenüber dem Zufall.
Wir lassen das jetzt mal weg, aber ihr wüsstet dann,
es steckt hier unter die skriptive Statistiken drunter.
Und sagen weiter und gucken uns dann mal
das erste Faktorenanalyse an
Ihr habt ja die Kommunikation, Kommunalität, die anfängliche Losung,
klar, jedes Item erklärt sich selber eins, also 100 Prozent.
Nach der Extraktion seht ihr dann schon, wenn Faktoren
rausgezogen ist, verringert sich das. Einmal als Übersicht,
dann kommt die Tabelle, in der ihr sehen könnt,
erklärte Gesamtvarianz und zwar seht ihr anfangs die Eigenwerte.
Hier sind unsere zehn Items und die zehn Items insgesamt natürlich 100 Prozent.
Dann seht ihr die erhängliche Lösung sozusagen nach der Extraktion und dann die rotierte Lösung.
Ich finde, daran versteht man auch ganz gut, was beim Rotieren passiert.
Ihr seht hier die Anteil, den Anteil an aufgeklärter Varianz.
Durch den Faktor. Also hier, warum hört es bei
drei auf, wenn wir ganz nach vorne gehen?
Hier ist der Eigenwert und da sehen wir 1,18 und
bei vier ist es unter 0,6 gerutscht.
Deswegen hat er jetzt nur die drei extrahiert.
Hätte ich gesagt, extra hier mir fünf Faktoren,
dann hätte er die ersten fünf gezeigt.
Und insgesamt erklären diese drei Faktoren,
Prozent meiner Varianz auf. Und das bleibt auch so,
wenn wir rotieren. Da verändern wir ja nichts dran.
Aber was man hier ganz gut sieht, hier sieht man
die Prozentanteile sozusagen, die auf den Faktor zurückgehen.
Da sehen wir beim ersten Faktor,
bei der unrotierten Lösung 37 Prozent,
beim zweiten Faktor fast 20 Prozent und beim dritten Faktor ungefähr 12 Prozent.
Und nach der Rotation ist das 26 zu 25 zu 18.
Also die Anteile verschieben sich einfach,
dass wir drei relativ gleichgewichtige Faktoren quasi finden
Deswegen haben wir jetzt rotiert,
weil wir halt nicht die Idee hatten, dass irgendwas hierarchisch ist,
dass es eine Überskala gibt und zwei Unterskalen,
sondern das war quasi schon meine Idee,
dass es vielleicht mehrere Faktoren gibt, die Gleichgewichtig, Gleichgewichtrechte sind.
Darunter kommt jetzt das Screenplot. Ich finde das immer sehr amüsant, wenn,
ich weiß nicht, habt ihr bestimmt schon mal gehört,
da wo der eindeutige Einbruch ist,
da ist dann sozusagen das Ende für meine Faktoren.
Da kann ich aufhören, Faktoren einzunehmen.
Ich finde dieses eindeutige Ende ist immer nicht
so ganz eindeutig
Also wir sehen halt schon an diesem Beispiel sehr starke negative Steigerung.
Starke Steigerung und es flacht ab, aber so richtig deutlich
flacht es eigentlich, finde ich, erst hier ab.
Also könnte man drüber streiten. Eine Orientierung ist, wir haben gesagt,
Eigenwerte größer als eins. Hier sind die Eigenwerte abgezeichnet,
wenn ich zu eins gehe, ist die drei noch mit drin.
Der vierte Faktor gar nicht mehr. Also ich weiß nicht,
vielleicht seht ihr das anders mit dem eindeutigen Einbruch,
aber ich habe damit immer so meine Probleme.
Ich finde es trotzdem ganz schön, sich das mal mal vorzustellen,
dass dieser unsere Punkt sozusagen dann wirklich eher so da unten gleichmäßig vor sich hin dümpelt,
hätte ich was gesagt, aber eben der eindeutige Einbruch,
darüber kann man vielleicht mal streiten.
Dann kommt meine unrotierte Komponentenmatrix. Das heißt, das ist
meine Anfangslösung. Hier habe ich die einzelnen Items,
die zehn Items, hier habe ich die Faktoren,
erster Faktor, zweiter Faktor, dritter Faktor.
Und hier sieht man dann sozusagen die Ladung. Also mit
wie viel Anteil dieses Items sozusagen in diese Skala reinpasst.
Das ist dann das, was wir auch interpretieren.
Das ist allerdings die Anfangslösung und da seht ihr,
auf dem ersten sind fast alle außer das neunte Item
Auf dem zweiten sind dann die ersten drei nochmal negativ.
Und auf dem dritten irgendwie auch nochmal die zweiten.
Das ist irgendwie zum Interpretieren, wenn wir jetzt wirklich inhaltlich
uns die Items anschauen wollen und sagen wollen,
was könnte denn das für ein Faktor sein?
Ist das irgendwie nicht so anschaulich? Zum Interpretieren ist es eigentlich hilfreich,
wenn ein Item nur auf einem Faktor lädt oder eben auf einem positiv,
auf einem negativ oder zumindest auf einem so eine geringe Korrelation hat,
dass man sie vernachlässigen kann.
Ansonsten würde man eher versuchen, sozusagen eindeutige,
also nur auf einem Faktor quasi zu finden.
Das heißt, das ist nicht so eine richtig schöne Lösung
zum Interpretieren
Und wenn wir uns dann mal die rotierte Komponenten Matrix ansehen,
dann sehen wir, das sieht schon mal irgendwie besser aus.
Dann sehen wir hier, das erste ist klar,
nur noch auf dem ersten Faktor, das zweite auch,
das dritte auch. Das vierte ist auf dem dritten Faktor
. Das erste Item ist auf dem ersten und dritten,
das fünfte Item ist auf dem ersten und dritten,
das sechste auf dem zweiten, siebte auf dem zweiten,
achte auf dem zweiten.
Das neunte wieder auf dem dritten und das zehnte
irgendwie auf beiden. Und dann seht ihr auch,
lese die nicht
Gut, dann gibt es anscheinend keine zwischen 0,3, 0,4,
weil ich habe keine zusätzlichen im Skript auf Seite 32,
habe ich genau die auch gefunden.
Und jetzt wurde halt der Schritt beginnen zu interpretieren.
Also jetzt kann ich mir nochmal,
ich merke mir jetzt einfach mal, erstes, zweites,
drittes Item waren ja eindeutig, nur auf dem ersten Faktor.
Also wie viele Stunden am Tag beschäftigen Sie,
beschäftigen Sie
die Zwangsgedanken
Da werden sie im Alltag davon behindert und wie sehr leide ich unter den Zwangsgedanken.
Alles Zwangsgedanken geht im Prinzip ja irgendwie um Alltag,
Beschäftigung im Alltag damit und auch Leidensdruck unter den Zwangsgedanken.
Wenn ich jetzt wieder in den Output gucke,
sehe ich von der Struktur her ab Item 6,
kommt wieder auf den zweiten Faktor eindeutig,
dritte auf den zweiten auf das siebte und das achte.
Und wenn wir uns das mal erspringt,
anguckt, sechste, siebte,
achte war das
Das sind genau die gleichen Items. Der einzige Unterschied ist
, Zwangshandlung. Also könnte ja jetzt die Interpretation naheliegen,
dass dieser Faktor tatsächlich sozusagen mein Leidensdruck,
meine Behinderung im Alltag unter Zwangsgedanken beziehungsweise unter Zwangshandlung abbildet.
Dann habe ich das Item 4, was eindeutig auf dem
dritten und das Item 9, was eindeutig auf dem dritten.
Das sind ja wieder die gleichen, nur mit Zwangsgedanken,
Zwangshandlungen. Und das fünfte und das zehnte,
was jeweils auf dem zweiten Hund, auf dem dritten lädt.
Dann gucke ich wieder rein
Das war das vierte, das war eindeutig,
wie oft versuchen sie, die Zwangsgedanken zu ignorieren oder sie zu beenden.
Und das fünfte war irgendwie auf beiden,
wie gut gelingt es Ihnen Widerstand gegen die Zwangsgedanken zu leisten,
wie viel Kontrolle haben Sie.
Und bei dem nächsten wieder, wie oft versuchen Sie sie
nicht durchzuführen und wie gut gelingt es Ihnen Widerstand dagegen einzulegen zu halten.
Ich weiß gerade nicht, wie das jetzt weitergeht. Das heißt,
wenn wir jetzt wieder inhaltlich in unsere Lösung reinschauen,
dann könnte ich vielleicht auf die Idee kommen,
dass der dritte Faktor sowas wie Habt ihr selber eine Idee?
Kontrolle ignorieren, Widerstand leisten. Das wäre im Prinzip schon die Interpretation,
die ich bringen würde. Also ich könnte mir vorstellen,
dass der dritte Faktor dann sowas ist wie Kontrolle.
Also der Wunsch sozusagen Widerstand oder Kontrollfaktor,
wie sehr versucht man gegen Zwangshandlung oder Zwangsgedanken eben Kontrolle auszuüben.
Und dann wäre unsere Lösung nach dieser Faktorenanalyse für den Fragebogen,
es gibt nicht zwei Faktoren, Zwangsgedanken, Zwangshandlung,
sondern es gibt drei Faktoren, Zwangsgedanken,
Zwangshandlung und Kontrolle,
Schrägstrich Widerstand
Also, dass wir jetzt so eine Idee,
wie ich zum Beispiel vorgehen könnte,
mit so einem Fragebogen mit Items, um Faktoren zu extra heben.
Und dafür kriegt ihr jetzt ein eigenes Beispiel. Und damit
wird man sozusagen in Frage, wo gestaltet ein 30er rein,
wenn man sich die ausgedacht hätte.
Wie man vorher gedacht hätte, ja, das weißt du halt.
Genau, da könntest du jetzt rausfinden, okay,
ich habe drei Faktoren, das ist vielleicht mein Fragebogen.
Wobei, um dann sozusagen den Fragebogen noch in seiner Güte
zu überprüfen, würdest du dann eben noch diese konfirmatorische Rechnung?
Also würde es dann mit einer,
weil die Ladung und die Faktoren sind ja extrahiert aufgrund meiner
ersten Stichprobe
Und dann würde ich noch mal gucken,
in der zweiten Stichprobe finde ich die dann wieder,
so die Faktoren, und müsste das dann noch mal bestätigen quasi.
Also aufgrund dieser Annahme, welche Skalen da sind,
müsste ich noch mal gucken, finde ich die auch noch mal so wieder.
Und dann wäre es unglaublich,
dass man dann mit Fragen findet, die mich abzupassen,
und da lässt man einfach Haus für die Auswertung, das insgesamt.
Kommt drauf an, also da gibt es halt noch andere Methoden für eine Frageboom-Analyse.
Also wenn man jetzt inhaltlich wirklich überlegt hat,
welche Items möchte ich fragen,
könnte man auch einfach gucken,
ob man inhaltlich sowas wie eine Reliabilitätsanalyse daneben macht,
dann würde man diesen Standard machen erst
irgendwie Item Schwierigkeit
Je nachdem, was für ein Test ich habe,
wenn ich jetzt Persönlichkeitstest habe,
würde ich ja gerne eine mittlere Item-Schwierigkeit haben bei Leistungstests,
würde ich gerne alles drin haben.
Dann würde ich eben schauen, Trennschärfe, also Eigen- und Fremdbrennschärfe,
wie korreliert mein Item mit der Skala,
zu dem ich das inhaltlich dazuordne und wie sehr korreliert das Item vielleicht höher mit einer anderen Skala,
die ich mir nicht gedacht hatte.
Und dann neben dieser dritte Punkt interne Konsistenz kommt,
was Alpha, wie insgesamt sozusagen,
wie konsistent ist meines Gala insgesamt,
wie im Prinzip auch eine Interkorrelation aller Items
Und da gibt es in der SPSS eben über unter diesem Skalieren auch die Möglichkeit zu gucken,
erhöht sich meine interne Konsistenz, wenn ich dieses Item rausschmeiße.
Und das wäre dann eher so ein Vorgehen,
wenn man merkt, wenn ich das Item rausschmeiße,
dann erhöht sich meine Skala in der Güte gleich um,
was weiß ich, wie viel Punkt, 0,2 oder so,
dann wäre das auf jeden Fall ein Indiz dafür,
dass es wahrscheinlich nicht so ganz passt.
Was aber bei diesen ganzen Vorgehen zur Fragebogenanalyse notwendig wäre,
im Vorwege ist, dass man auf jeden Fall im Vorwege
inhaltlich überlegt, was macht Sinn?
Macht es überhaupt Sinn? Ist das das inhaltlich Gleiche?
Ja oder nein
Also, dass man nicht wild einfach sagt, ich schmeiße einfach alle 90 Items rein,
obwohl ich Depressionen und Lebensqualität und das und das noch abgefragt habe.
Sondern es muss schon zielgerichtet dann sozusagen sein. Das belegt man
sich ja vorher. Und dann liegt man vielleicht daneben und merkt,
dass man da irgendwie unterschiedliche Ergebnisse gekriegt hat,
weil man nicht zu viel drin hat und die das falsch irgendwie beantwortet haben,
die Hälfte oder so davon denkt, dann denkt,
wie merkt das, es war auch schlecht formuliert,
dann nimmt man es eben raus.
Genau, das wäre dann halt eine Möglichkeit. Wobei,
es ist aber immer die Frage, wo man ist.
Es kann halt auch sein,
dass man zum Beispiel einen Fragebogen benutzt,
der so in der Realität auch schon validiert wurde,
wo es
alle Normwerte gibt
Mann aber eine spezielle Frage, Stichprobe hat,
wie ja zum Beispiel die Depressiven im Persönlichkeitsfragebogen oder so.
Man kommt auf die Idee,
vielleicht ergeben sich da ganz andere Strukturen oder so.
Das wäre dann halt auch möglich, sozusagen methodisch zu gucken,
ob sich für verschiedene Stichproben andere Faktoren ergeben.
Andere Skalen. Und das, was übrigens waren drei,
also die alterne Schwierigkeit, die interne Kompestenzen,
das zweite, das war das?
Trennschadenschärfe und das findet man unter Renialität.
Nee, nicht alles. Also die Trennschärfen, ja,
die Schwierigkeit muss man
per Hand machen
Wobei die Schwierigkeit ist ja eigentlich nur euer Wertminus sozusagen,
die maximale Lösung beziehungsweise bei der, egal,
lassen wir jetzt, also ist leicht nachzublättern.
Macht SPSS aber einfach nicht, weil SPSS ja nicht weiß,
welches Gehaltniveau ihr habt.
Und das ist halt schon wichtig bei der Trendschärfe,
müsst ihr ja angeben, was ist, bis wohin geht meine Skala.
Quasi, meine Rating-Skala. Es gibt noch so ein paar
andere Sachen wie Homogenität der Items. Wenn ihr euch für Fragebogen
sozusagen Überprüfung von Güte und auch Entwicklung von Fragebögen interessiert,
kann ich euch nur Sehr nahelegen.
Ist jetzt nämlich auch als E-Book, glaube ich,
als, habe ich auf jeden Fall letztens gehört, ist,
glaube ich, auch als hier in unserer Bibliothek als Online-Ressource runterzuladen.
Der Moosbrucker und Killava, Testtheorie- und Fragebogenkonstruktion.
Also es gibt auch diverse andere. Es gibt noch einen
von Markus Bühner, der auch ganz gut zu handhaben ist.
Aber wenn euch das interessiert, das habe ich mir gerade erst besorgt.
Als Dozentnexemplar, um reinzulesen und es ist echt nett strukturiert.
Also man kann gut nochmal nachschlagen,
was war denn jetzt noch Lottrinschärfe und ach ha,
das macht einen Unterschied, ob ich bei Itemschwierigkeit,
ob ich einen Leistungstest habe oder einen Persönlichkeitstest so,
oh,
ist ja ganz gut nochmal zu sehen und zu wissen
Ich ein ganz schönes Buch. Da muss man sich
dann aber halt reinfuchsen. Und alles, wie gesagt,
geht mit SPSS nicht, aber doch einige schon.
Jetzt sind wir aber erstmal bei Faktorenanalyse.
Und da würde ich euch gerne mal darauf ansetzen,
dass ihr mal eine Faktorenanalyse rechnet. Und zwar ist das Beispiel,
ein Fragebogen, der an der Universität Marburg entwickelt wurde,
der Einstellung erfassen soll gegenüber Ausländern.
Und der wurde in zwei metallverarbeitenden Betrieben ausgegeben
Zur Info, zur Struktur des Fragebogens, der besteht aus 15 Items,
die eine Skala haben von eins völliger Ablehnung bis sieben völlige Zustimmung.
Und die Frage wäre nun also, lassen sich übergeordnete Faktoren bestimmen,
die die Items irgendwie bündeln lassen und wo wir halt sozusagen
eine Charakterisierung für diese Faktoren finden können.
Die Items heißen, naja gut, erstmal der Datensatz,
den ihr braucht, ist Ausland, Übung, Faktorenanalyse.
Ich lese die Items
noch einmal vor
Ich lasse sie aber jetzt auch angeschlagen, angeworfen. Die Integration der Ausländer muss verbessert werden,
das Flüchtlingselend muss gelindert werden, deutsches Geld sollte für deutsche Belange ausgegeben werden,
Deutschland ist nicht das Sozialamt der Welt, ein gutes Miteinander ist anzustreben,
das Asylrecht ist einzuschränken, die Deutschen werden zur Minderheit,
das Asylrecht ist europaweit zu schützen, die Ausländerfeindlichkeit schadet der deutschen Wirtschaft,
Wohnraum sollte zuerst für Deutsche geschaffen werden,
wir sind auch Ausländer fast überall, multikulturell bedeutet multikriminell,
Das Boot ist voll, Ausländer raus,
Ausländer, Integration ist Völkerbord.
Also breites Spektrum, erstmal nur Items so reingeworfen und von eins völlige,
hilft mir nochmal, habe ich gesagt, völlige Zustimmung oder Ablehnung.
Völlige Ablehnung wäre dann die eins und sieben völlige Zustimmung,
die sieben. Und eure Aufgabe jetzt einfach mal zu probieren,
eine Faktorenanalyse zu rechnen. Mit Rotation am besten. Und
dann mal zu schauen, wie sind denn die Faktorladungen?
Kommt da ein Minus oder ein Plus vor
Äh, ist das ein großer Anteil, ein kleiner Anteil?
Lassen sich überhaupt irgendwelche Faktoren finden? Und wenn er die
Faktoren gefunden hat, wie könnte ich die denn mal betiteln?
Was macht da inhaltlich Sinn? Genau,
auf Seite 33 im Skript habt ihr die Übung auch nochmal,
so nur die 15 Items einfach aufgelistet.
Gut, ich rechne es wieder mal vor.
Und dann frage ich euch, dass ihr davon sagt.
Mein Auslandsdatensatz analysieren, Dimensionsreduktion, Faktorenanalyse.
Und dann will ich die Items A1 bis auf 15.
Ich will nichts auswählen, deskriptiere Anfangslösung ist da.
Extraktion, Hauptkomponenten, nicht rotierte, eigenwertegröße eins.
Screenpod hätte ich gern noch. Rotation. Hätte ich
gerne vari, Max.
Und die rotierte Lösung
Werte, will ich nicht speichern. Optionen, paarweise.
Und ich würde gern. Kleiner als drei unterdrücken.
War ich schon in Detruptive? Und sag einfach mal,
okay. Kommunalitäten, erfährte Gesamtvarianz. Hier zum Beispiel
seht ihr das, ne?
Wir sind die Eigenwerte
Fängt an mit 5,1,1 1,9, 1,4, 0,99. Also es
ist ganz schön knapp dran vorbeigeschrammt. Da könnte man schon
überlegen, will ich vielleicht doch noch einen Faktor dazunehmen.
Aber auf der anderen Seite, der nächste ist da 0,93 bzw. 0,94.
Wo mache ich denn den Schnitt? Eins kann ich gut
begründen aus der Literatur, also bleibe ich einfach dabei.
Vor der Rotation, also insgesamt erst mal kläre ich
knapp 57 Prozent auf der Varianz vor der Rotation,
gibt es einen ganz großen ersten Faktor
Zwei kleinere, also 34 Prozent, der erste,
13, der zweite, 9, der dritte.
Nach der Rotation ist es 23 zu 17, 17 ungefähr.
Also ein bisschen gleichgewichtiger. Dann gucke ich mir mal
das Creeplot an. Hier könnte man zum Beispiel überlegen,
ist der knickt mich eigentlich schon nach dem zweiten Faktor, finde ich.
Also vielleicht fällt es euch leichter, das grafisch zu interpretieren.
Ich gucke wieder auf meinen Eigenwert und sehe genau das,
was ich eben gesehen habe.
Die nächsten zwei Werte sind auch noch
ganz schön nah bei
Aber eben die ersten drei deutlich über dem Eigenwert von Mainz.
Die Komponenten-Matrix zeigt mir wieder erst mal ein sehr unruhiges Bild
für die unrotierte Lösung. Da lebt irgendwie diverse Itemsladen irgendwie
auf diversen, teilweise auf allen drei Faktoren.
Das ist irgendwie ein bisschen schwer zu interpretieren.
Da gefällt mir die zweite Lösung schon besser.
Und jetzt ist so ein Beispiel,
was ich eben meinte, das erste Item können wir eigentlich
relativ klar zuordnen
Beim ersten Negativmittel, beim zweiten schon höher, auf dem zweiten positiv.
Das zweite, als man auf dem zweiten positiv.
Das dritte könnte man halt überlegen, ist knapp über 0,3,
ob das nicht noch keine Korrelation wäre, also annähernd null.
Und aber auf dem dritten eindeutig.
Also würde ich auch sagen, das ist noch unproblematisch.
Das vierte ist schon eher knapp über fünf und knapp unter
vier ist schon eher zu überlegen.
Das ist wieder eindeutig, negativ,
positiv,
Die A7. Die gefällt mir irgendwie gar nicht.
Bei beiden eine mittlere. Also bei beiden 0,5 ungefähr.
Das könnte ein Problem, Item werden. Acht ist wieder
eindeutig neun auch, zehn, auch elf.
Ist so die Frage, ob es eindeutig ist.
Das ist ja echt eigentlich eine Mauerkorrelation, eine Mauerladung auf dem zweiten Faktor.
Richtig toll ist das nicht. Zwölfte wieder eindeutig,
13. geht noch, ist eindeutiger in die Richtung des ersten Faktors.
Und die letzten beiden sind wieder unproblematisch
Zusammengefasst als Folie, hieße das was? Da habe ich
sie einfach mal aufgelistet. Und die sieben findet ihr hier
in dem ersten Faktor und in dem dritten Faktor mit Sternchen,
weil das wirklich bei beiden um die fünf war.
Das war irgendwie ganz problematisch. Und wenn man sich das jetzt,
also erstmal deckt sich das bisher so mit dem,
was ihr auch gefunden habt.
Ja, schön. Ich habe es jetzt nochmal aufgelistet
Deutschland ist nicht das Sozialamt der Welt,
die Deutschen werden zur Minderheit, multikulturell bedeutet multikriminell,
das Boot ist voll, Ausländer raus, Ausländer,
Integration ist Völkermord, das so als erster Faktor.
Habt ihr da eine Idee, wie ihr de facto genannt habt?
Frechen wir die Frage da aus in der Peinlichkeit.
Rechtsradikaler Ausländerfeindlichkeit? Nein, das sind doch eigentlich Ausländer, weiblich,
okay. Ja, ist Geschmackssache. Ich zeige euch gleich
mal meine Auflösung. Also es ist wirklich dann eine Frage,
welche Nuancen fallen einem an den Items auf,
wenn man das noch ein bisschen differenzieren oder Gut,
aber sozusagen, so dieser rechte Gesinnung wird deutlich.
Faktor 2, die Integration der Ausländer muss verbessert werden.
Das Flüchtlingselend muss gelindert werden, ein gutes Miteinander ist anzustreben.
Das Asylrecht ist europaweit zu schützen, die Ausländerfeindlichkeit schadet der deutschen Wirtschaft.
Wir sind auch Ausländer fast überall. Wie habt ihr den
Faktor genannt? Ausländerfreundlichkeit. Ja, ist eine Idee.
Und der dritte Faktor deutsches Geld für deutsche Belange, Entschuldige,
ich habe das mal abgekürzt, aber ihr wisst, was ich meine.
Das Asylrecht ist einzuschränken, die Deutschen werden zur Minderheit und
hohen Raum sollte zuerst für Deutsche geschaffen werden.
Das ist ein bisschen schwerer, ne? Das ist schon
so, ich weiß nicht, wann sie dahin.
Erstmal hier dann die anderen. Ja,
das betont uns doch deutlich, vom Feind hat ihn aufgeschließt,
sonst deutscher, auf unserem Ende werden wir uns gar Skala,
der ist so ein Getränksel
Also quasi erst, wie er dann die anderen,
also schon, kann ich ja schon mal den Hinweis geben,
was ich finde, was auffällt, es geht irgendwie um soziale Belange,
es geht um Geld, es geht um Wohnraum,
es geht irgendwie um so eine Absicherung, bezahl es,
da steckt da irgendwie auch noch in den Items drin.
Soll ich mal auflösen? Also ist nur ein Vorschlag,
weil Faktorenanalyse ist ja nur,
mein Vorschlag wäre aggressiv feindliche Einstellung, als erster Faktor,
freundliche Einstellung als zweiter Faktor und als dritte eher distanzierte Einstellung auf jeden Fall sozusagen engste.
Also das, was wir quasi hatten,
wenn ich Angst habe, dass mir was genommen wird.
Das ist sozusagen mein Vorschlag. Könnt ihr mitnehmen?
Aber er war ja ziemlich nah aneinander dran, ne?
Da ist dann immer so die Frage, wie finde ich eine Begrifflichkeit?
Klar, wenn ihr jetzt einen Tragebogen entwickeln wollt,
dann findet ihr es natürlich toll,
so Schlagworte wie Skalen zu haben, wie Ausländer,
Feindlichkeit,
Ausländer,