Ich schreibe an meiner Masterarbeit und habe nun einen Fragebogen mit 20 Fragen mit einer Skala von 1 /stimme gar nicht zu bis 7/stimme voll und ganz zu, der mittlere Wert ist nicht beschriftet.
Überlegung ist nun eine Kombi aus Faktoren und Clusteranalyse zu machen dh zuerst Faktoren und dann Clusteranalyse.
Ich muss nun allerdings für die Arbeit die folgenden Fragen beantworten bevor der Betreuer das ganze absegnet und stehe irgendwie total am Schlauch, da mein SPSS Wissen doch eher sehr basic ist und ich bis jetzt weder mit der einen noch der anderen Variante gearbeitet habe.
- Wieviele neue Variablen generiert SPSS wenn man eine Faktorenanalyse bzw wieviele bei der Clusteranalyse durchführt?
- Und würdet ihr euch eher für eine kombinierte oder doch eine getrennte Analyse entscheiden auf Basis der Variablenanzahl?
Eure Hilfe wäre SUPER!!!!!!
Faktoren und Clusteranalyse, Vorteile, Nachteile und Variabl
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conisbg
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dutchie
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Re: Faktoren und Clusteranalyse, Vorteile, Nachteile und Var
Hallo conisbg
Die PCA in SPSS produziert dir erstmal genausoviele Faktoren wie Variablen,
Interpretation ist jedoch nur sinnvoll, wenn der Eigenwert eines Faktor >1 (Kaiser-Kriterium)
Somit ist es Sache eines, deines Kriteriums (es gibt da noch andere, als das Kaiser- Krit.)
wieviele Faktoren "einem recht sind".
Wieviel Dimensionen hat dein Fragebogen, eine? mit xy "Facetten", "Subscalen"?
Bei der Clusteranalyse läuft das im Prinzip genauso: die hierarchische Clusterana.
bietet dir bei n=xy Versuchspersonen. Anzahl von Clusterlösungen von cl=1 bis cl=xy an.
Üblicherweise schaut man auf das Dendrogramm und entscheidet...
Vor einer Clusterana. eine FA vorzuschalten macht an sich Sinn, aber eher nicht wenn nur ein Faktor da ist.
Variablenzahl = 20? Wenn die Item alle dasselbe messen wie groß ist die Variablenzahl?
Um ehrlich zu sein, mir scheint eine Clusteranalyse in der Lage macht man nur,
wenn einen sonst nichts anderes einfällt. Ist das ein Hypothesen geleitetes Vorgehen?
Kombiniert? FA--->Faktorwerte----> Clusterana. mit Faktorwerten?
getrennt? FA xxx Clusterana. mit 20 Items ?
mach doch erstmal eine Reliabilitätsanalyse plus FA.
gruß
dutchie
Die PCA in SPSS produziert dir erstmal genausoviele Faktoren wie Variablen,
Interpretation ist jedoch nur sinnvoll, wenn der Eigenwert eines Faktor >1 (Kaiser-Kriterium)
Somit ist es Sache eines, deines Kriteriums (es gibt da noch andere, als das Kaiser- Krit.)
wieviele Faktoren "einem recht sind".
Wieviel Dimensionen hat dein Fragebogen, eine? mit xy "Facetten", "Subscalen"?
Bei der Clusteranalyse läuft das im Prinzip genauso: die hierarchische Clusterana.
bietet dir bei n=xy Versuchspersonen. Anzahl von Clusterlösungen von cl=1 bis cl=xy an.
Üblicherweise schaut man auf das Dendrogramm und entscheidet...
Vor einer Clusterana. eine FA vorzuschalten macht an sich Sinn, aber eher nicht wenn nur ein Faktor da ist.
Variablenzahl = 20? Wenn die Item alle dasselbe messen wie groß ist die Variablenzahl?
Um ehrlich zu sein, mir scheint eine Clusteranalyse in der Lage macht man nur,
wenn einen sonst nichts anderes einfällt. Ist das ein Hypothesen geleitetes Vorgehen?
Kombiniert? FA--->Faktorwerte----> Clusterana. mit Faktorwerten?
getrennt? FA xxx Clusterana. mit 20 Items ?
mach doch erstmal eine Reliabilitätsanalyse plus FA.
gruß
dutchie
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conisbg
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Re: Faktoren und Clusteranalyse, Vorteile, Nachteile und Var
Danke mal für die Antwort!!!!
Der Fragebogen hat 20 Einstellungsfragen, welche auf einer Skala von 1 „stimme überhaupt nicht zu“ bis 7 „stimme voll und ganz zu“ skaliert sind. Die mittlere, also 4 ist nicht beschriftet. Diese wurde so von der Uni vorgegeben und damit mein Thema etc nun angenommen wird, wollte der Prof nun eben wissen wieviele neuen Variablen hier jeweils generiert werden.
Ich bin etwas verwirrt, weil wie du sagst ja auf die Interpretation ankommt und warum das relevant sein sollte, keine Ahnung.
Gruss
Der Fragebogen hat 20 Einstellungsfragen, welche auf einer Skala von 1 „stimme überhaupt nicht zu“ bis 7 „stimme voll und ganz zu“ skaliert sind. Die mittlere, also 4 ist nicht beschriftet. Diese wurde so von der Uni vorgegeben und damit mein Thema etc nun angenommen wird, wollte der Prof nun eben wissen wieviele neuen Variablen hier jeweils generiert werden.
Ich bin etwas verwirrt, weil wie du sagst ja auf die Interpretation ankommt und warum das relevant sein sollte, keine Ahnung.
Gruss
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dutchie
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Re: Faktoren und Clusteranalyse, Vorteile, Nachteile und Var
hallo
Wenn du nur eine Einstellung mit 20 Items messen willst, wo werden da neue Variablen produziert?
Wenn die Items homogen sind, messen sie alle dasselbe und alle Items werden hoch auf nur einem Faktor laden.
Was hast du den für Hypothesen?
Einen Faktor mit einem Eigenwert kleiner 1 zu interpretieren macht keinen Sinn, da dieser Faktor weniger Varianz
aufklärt als eine Item besitzt, das ist nicht Ziel der FA.
gruß
dutchie
Weiß nihct was damit gemeint sein soll?conisbg hat geschrieben:wollte der Prof nun eben wissen wieviele neuen Variablen hier jeweils generiert werden.
Wenn du nur eine Einstellung mit 20 Items messen willst, wo werden da neue Variablen produziert?
Wenn die Items homogen sind, messen sie alle dasselbe und alle Items werden hoch auf nur einem Faktor laden.
Was hast du den für Hypothesen?
Einen Faktor mit einem Eigenwert kleiner 1 zu interpretieren macht keinen Sinn, da dieser Faktor weniger Varianz
aufklärt als eine Item besitzt, das ist nicht Ziel der FA.
gruß
dutchie
