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Hey,
ich hoffe es ist okay meine Frage in diesen SEM Bereich hier zu schreiben.
Also ich habe eine explorative Faktorenanalyse mit 52 Variablen eines Fragebogens, paarweiser Fallausschluss, oblimin Rotation, method = correlation, vorgegebene Faktoren: 2. Zunächst habe ich diese EFA mit allen Datensätzen (N = 284) gemacht. Danach nochmal mit den zwei Untergruppen aus dem Datensatz (einmal N = 92 und einmal N = 192).
Was ich jetzt nicht nachvollziehen kann sind die Ladungsmuster einzelner Variablen wenn ich mir die Mustermatricen aller drei FA´s anschaue. Wie kann es sein, dass die eine Variable bei der FA für den gesamten Datensatz (N = 284) auf dem zweiten Faktor höher lädt und für die FA der beiden Untergruppen jeweils auf dem ersten Faktor?
Müsste die Faktorenanalyse für den gesamten Datensatz nicht eigentlich irgendwie die FA´s der beiden Untergruppen widerspiegeln?
Danke schonmal.
Viele Grüße,
Pete

Hi,

- haben die extrahierten Faktoren eine inhaltlich sinnvolle Interpretation?
- Welche?

Gruß
S.

Hi,
also es handelt sich um einen Angst- und Depressionsfragebogen. Faktor 1 habe ich als "breiter Depressionsfaktor" benannt. Auf ihn fallen auch die meisten Items. Faktor 2 habe ich dann als den "somatischen Faktor" bezeichnet. Auf ihn fallen wesentlich weniger Items und hauptsächlich welche, die sich auf Essen, Schlafen etc. beziehen.
Gruß,
Pete

Hierzu noch eine Frage:
ich habe eine Parallelanalyse durchgeführt um die zu extrahierenden Faktoren zu berechnen. Bei der Parallelanalyse gilt ja: " Es wird die Anzahl an Faktoren als relevant angesehen die im eigenen Datensatz größere Eigenwerte aufweisen als die des zufällig generierten Datensatzes in der Parallelanalyse".
Welche Eigenwerte aus meinem Datensatz ziehe ich aber zum Vergleich heran, die aus der Spalte "anfängliche Eigenwerte" oder die bei "Summen von quadrierten Faktorladungen für Extraktion" unter "Gesamt"?
Danke!
Mfg