Themenbereich 14: Faktorenanalyse

Dieses sehr kurze Video (1:42 Min.) von "Dutch Economist" gibt mit Hilfe einer Visualisierung einen ersten groben Einblick in die Idee der Faktorenanalyse.

(Hinweis: Da die Hintergrundmusik als störend empfunden werden kann, sollte die Lautstärke reduziert werden und das Video an relevanten Passagen ggf. pausiert werden.)
 
 

 
   

In diesem Video (14:58 Min.) befasst sich Prof. em. Ray Cooksey (University of New England, AUS) mit der Frage "What is Component or Factor Analysis?". In seinem Vortrag geht er auf die konzeptuellen Grundlagen dieser beiden Verfahren ein und erläutert 1.) zu welchem Zweck Hauptkomponenten- bzw. Faktorenanalyse eingesetzt werden, 2.) inwiefern sich beide voneinander unterscheiden und 3.) worin die grundlegende Verfahrenslogik (z.B. Eigenwert, Rotation) besteht. Die anschaulichen Erklärungen in angemessenem Sprechtempo kommen dabei ganz ohne zusätzliche Folien oder Animationen aus.
 

Im folgenden kurzen Video (5:48 Min.) spricht Prof. Paul Irwing (Manchester Business School, University of Manchester, UK) über die Faktorenanalyse als eine der wichtigsten statistischen Techniken für die Theorieentwicklung in den Sozialwissenschaften. Nach einer Einführung unter Bezug auf die Arbeit von C. Spearman werden die zentralen Fragen beleuchtet, die im Rahmen der Faktorenanalyse beantwortet werden sollen. Anschließend werden mit Hilfe eines realen Datenbeispiels ("Five Factor Model of personality") die grundlegende Vorgehensweise sowie zentrale Konzepte (Faktorladungen, Korrelationsmatrix, Residuen) grob umrissen.
 

Im Video "Exploratory Factor Analysis (conceptual)" (9:50 Min.) erklärt PD. Dr. James Gaskin von der Marriott School der Brigham Young University in Utah (USA) die Ziele, Funktionsweise und Durchführung einer (exploratorischen) Faktorenanalyse (EFA). Dabei geht er zunächst auf die Messung von Konstrukten ("Messmodell") ein und beschreibt die Idee und Ziele einer Faktorenanalyse. Dies wird mit Hilfe einer Animation nochmals veranschaulicht und auf die Prozedur einer EFA (z.B. in SPSS) übertragen. Die Ziele der Faktorenanalyse werden anschließend nochmals zusammengefasst und das "Warum?" hinter der EFA ausführlich erläutert und demonstriert. Das Video endet mit einer Reihe von Folien, die verschiedene Tipps rund um die Durchführung einer EFA (z.B. Voraussetzungen, Extraktions-/Rotationsmethoden, Interpreation) enthalten.
 

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Auf folgenden Internetseiten finden Sie einführende Online-Lernangebote zum Thema "Faktorenanalyse":

• Die Methodenberatung der Universität Zürich (UZH) bietet im Kapitel "Interdependenzanalyse" unter Faktoranalyse einen guten Einstieg sowohl in die Voraussetzungen und grundlegenden Konzepte der Faktorenanalyse als auch in deren Berechnung und Anwendung in SPSS.

• In einem kurzen Text von Dr. Eric Klopp (Universität des Saarlandes, Saarbrücken) wird ein Überblick gegeben über die Grundlagen der explorativen Faktorenanalyse sowie der wichtigsten Überlegungen, die bei ihrer Durchführung berücksichtigt werden müssen. Zudem werden die wichtigsten faktorenanalytischen Methoden vorgestellt.

• Das Skript zur Lehrveranstaltung "Testtheorie und Testkonstruktion" von Johannes Hartig und Nina Jude (siehe auch www.testkonstruktion.de) fasst die theoretischen Grundlagen der exploratorischenFaktorenanalyse auf ca. 30 Folien zusammen und erklärt dabei sowohl die zentralen Konzepte als auch das praktische Vorgehen bei der (exploratorischen) Faktorenanalyse.

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Mit Hilfe der folgenden Fachliteratur kann man sich in die Grundlagen zum Thema "Faktorenanalyse" einarbeiten:

• Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W. & Weiber, R. (2018). Multivariate Analysemethoden: eine anwendungsorientierte Einführung (15. Aufl.). Berlin: Springer. (Kap. 7)

• Bühner, M. (2021). Einführung in die Test- und Fragebogenkonstruktion (4. Aufl.). München: Pearson. (Kap. 6)

• Wirtz, M. & Nachtigall, C. (2012). Deskriptive Statistik. Statistische Methoden für Psychologen Teil 1 (6. Aufl.). Weinheim: Beltz. (Kap. II.F)

• Yong, A. G. & Pearce, S. (2013). A Beginner’s Guide to Factor Analysis: Focusing on Exploratory Factor Analysis. Tutorials in Quantitative Methods for Psychology, Vol. 9(2), 79-94.

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Das sehr kurze Video (1:58 Min.) von Thore Fink (M.Sc. Psychologie) gibt einen knappen und schnellen Überblick über die Interpretation eines SPSS-Outputs im Rahmen der Faktorenanalyse, der jedoch nicht die Verwendung weiterer, ausführlicherer Materialien (s.u.) ersetzen kann.

(Hinweis: Da die Hintergrundmusik als störend empfunden werden kann, sollte die Lautstärke reduziert werden. Aufgrund des eher hohen Tempos der Animation empfiehlt es sich zudem, das Video an relevanten Passagen ggf. zu pausieren.)
 

Mit Hilfe der folgenden Literatur kann man sich in die Anwendung der Faktorenanalyse in Datenanalysesoftware (SPSS & Mplus) einarbeiten:

• Kleinke, K., Schlüter, E. & Christ, O. (2017). Strukturgleichungsmodelle mit Mplus: eine praktische Einführung (2. Aufl.). Berlin: de Gruyter Oldenbourg. (Kap. 2)

• Field, A. (2018). Discovering Statistics Using SPSS (5. Ed.). London: Sage. (Kap. 18)

• Fromm, S. (2012). Datenanalyse mit SPSS für Fortgeschrittene 2: Multivariate Verfahren für Querschnittsdaten. Wiesbaden: Springer VS. (Kap. 2, verfügbar per Campuslizenz)

Die in der folgenden Wiedergabeliste zusammengefassten 5 Videos (ca. 8 - 17 Min.) von Prof. Dr. Todd L. Grande (Wilmington University, USA) geben einen guten Überblick über die wichtigsten Aspekte bei der Durchführung einer (exploratorischen) Faktorenanalyse in SPSS, wie etwa Hauptkomponenten- vs. Hauptachsenanalyse, verschiedene Rotationsmethoden, Ergebnisinterpretation sowie spezifische Maße (z. B. mittlere extrahierte Varianz und Reliabilität von Faktorladungen).
 

Mit Hilfe der folgenden Onlineressourcen des "Institute for Digital Research and Education (idre)" der UCLA Statistical Consulting Group kann man sich vertieft mit der Anwendung der Faktorenanalyse in Datenanalysesoftware (SPSS & Mplus) befassen:

• Eine ausführliche (englischsprachige) Erklärung einer beispielhaften Faktorenanalyse mit Hilfe eines kommentierten SPSS-Outputs findet sich in den Annotated Outputs

• Eine (englischsprachige) Anleitung zur Durchführung einer Faktorenanalyse in Mplus (inkl. kommentiertem Mplus-Output) findet sich in den Annotated Outputs

• Eine ausführliche (englischsprachige) Einführung in die Anwendung einer Faktorenanalyse (exploratorisch und konfirmatorisch) in Mplus findet sich in den Mplus Seminars

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Das folgende Video (44:53 Min.) enthält einen Vortrag von Prof. Paul Irwing (Manchester Business School, University of Manchester, UK) über die konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA). Nach einer kurzen Einführung zu den Ursprüngen der Faktorenanalyse werden die Ziele der CFA expliziert und an einem Beispiel veranschaulicht. Anschließend stehen zentrale Konzepte der CFA, wie z.B. Schätzung des Faktorenmodells, Maximum-Likelihood, Fit-Statistiken, Dimensionalität, Eigenwerte, Kaiser-Kriterium, etc., im Mittelpunkt.

(Hinweis: Da die Tonqualität an einigen Stellen leider eingeschränkt ist, wird die Verwendung von Kopfhörern empfohlen!)
 

In zwei Videoaufzeichnungen eines Vortrags von Prof. Dr. Lesa Hoffman (University of Kansas, USA) im Rahmen Ihrer Lehrveranstaltung "Latent Trait Measurement and Structural Equation Models" wird die konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA) im Detail und sehr ausführlich behandelt.

In Teil 1 (54:53 Min.) wird zunächst herausgearbeitet, was die konfirmatorische von der exploratorischen Faktorenanalyse unterscheidet und die "Funktionsweise" der CFA umfassend erläutert.

In Teil 2 (67:51 Min.) werden die Ausführungen zu den theoretischen bzw. statistischen Grundlagen der CFA fortgesetzt und schließlich auf ein praktisches Beispiel zur konkreten Durchführung einer konfirmatorischen Faktorenanalyse (in Mplus) übertragen.

(Hinweis: Da die Tonqualität an einigen Stellen leider eingeschränkt ist, wird die Verwendung von Kopfhörern empfohlen!)
 

Im folgenden Video (22:57 Min.) erläutert Prof. Dr. Erin Buchanan (Harrisburg University of Science and Technology) die Grundlagen der konfirmatorischen Faktorenanalyse und geht dabei auch auf Identifikation, Skalierung, Fit-Indices und die Interpretation der Parameter ein.

Ergänzende Materialien können zudem unter Stats of DOOM abgerufen werden.

(Hinweis: relativ hohes Sprechtempo!)
 
 

Im 3. Video "Confirmatory Factor Analysis" (39:10 Min.) der Reihe "Structural Equation Modelling (SEM)" spricht Prof. Patrick Sturgis (National Centre for Research Methods,NCRM) über die konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA) als ein konkretes Anwendungsszenario von Strukturgleichungsmodellen (SEM). Dabei geht er sowohl auf zentrale Aspekte wie z.B. die Skalierung latenter Variablen und Mittelwertstrukturen als auch weiterführende Konzepte wie etwa Itemparcelling, formative Indikatoren und Modelle höherer Ordnung ein.

Ergänzende Materialien (Folien, Datensätze, Literaturhinweise, etc.) werden zudem auf den NCRM-Seiten zur Verfügung gestellt.
 

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Auf folgenden Internetseiten finden Sie weiterführende Online-Lernangebote bzw. -ressourcen zum Thema "Faktorenanalyse":

• Im online frei verfügbaren "Data Science Textbook" - ehemals "Electronic Statistics Textbook" von StatSoft, einem US-amerikanischen Software-Hersteller (z.B. Datenanalyse-Software STATISTICA) - findet sich unter der Rubrik "Factor Analysis" eine umfassende Beschreibung der Ziele und Zwecke, der grundlegenden Idee sowie zentraler Konzepte im Rahmen der Durchführung einer Faktorenanalyse.

• Im Online-Kurs "STAT 505 - Applied Multivariate Statistical Analysis" des PennState Eberly College of Science wird in Einheit 12 eine ausführliche Darstellung der Faktorenanalyse sowie seiner zentralen Konzepte und Terminologien, wie z.B. Faktorladungen, Kommunalitäten, Faktorrotation, etc., angeboten.

• Prof. em. Michael Browne (Ohio State University, USA) bietet auf seiner Homepage verschiedene, frei verfügbare Programme rund um die Faktorenanalyse an, wie z.B. CEFApak zur Berechnung von Standardfehlern rotierter Faktorladungen und Faktorkorrelationen oder FITMOD/CONFID zur Berechnung von Intervallschätzungen bzgl. Fitmaßen.

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Die folgende Fachliteratur kann empfohlen werden, um sich mit weiterführenden Fragen zum Thema "Faktorenanalyse" (z.B. konfirmatorische Faktorenanalyse, Stichprobengröße) zu befassen:

• Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W. & Weiber, R. (2018). Multivariate Analysemethoden: eine anwendungsorientierte Einführung (15. Aufl.). Berlin: Springer. (Kap. 12)

• Bühner, M. (2021). Einführung in die Test- und Fragebogenkonstruktion (4. Aufl.). München: Pearson. (Kap. 7)

• Henson, R. K. & Roberts, J. K. (2006). Use of Exploratory Factor Analysis in Published Research. Common Errors and Some Comment on Improved Practice. Educational and Psychological Measurement, 66 (3), 393-416.

• Mundfrom, D. J., Shaw, D. G. & Ke, T. L. (2005). Minimum Sample Size Recommendations for Conducting Factor Analyses. International Journal of Testing, 5 (2), 159-168.

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