Wann zeigen sich systematische Unterschiede zwischen Hauptkomponentenanalysen und Faktorenanalysen?

Dr. Christina Werner

Faktorenanalysen sind wichtige Datenanalyseverfahren für viele Bereiche der Psychologie, z.B. um die dimensionale Struktur von Phänomenen wie Persönlichkeit zu untersuchen, oder die Eigenschaften von Tests und Fragebögen zu prüfen. In der Praxis wird für solche Fragestellungen neben verschiedenen Methoden explorativer Faktorenanalysen im engeren Sinne auch die methodisch verwandte Hauptkomponentenanalyse eingesetzt. Obwohl die Interpretation von Hauptkomponenten anders ist als die von Faktoren, wird oft angenommen, dass die Ergebnisse so ähnlich ausfallen, dass die Methode keine wesentliche Rolle spielt. Eine Simulationsstudie soll abschätzen, wie gross potentielle Unterschiede zwischen Faktorenanalysen und Hauptkomponentenanalysen bei der Aufdeckung von Faktorenstrukturen tatsächlich ausfallen können und klären, unter welchen Bedingungen die Entscheidung zwischen Faktoren- und Hauptkomponentenanalyse praktische Auswirkungen hat. Für dieses Thema sollten Sie Grundkenntnisse in explorativer Faktorenanalyse haben (bzw. sich diese erarbeiten) und bereit sein, sich in die statistische Literatur zu Faktorenmodellen einzulesen. Zur Durchführung der Simulationsstudie ist es notwendig, dass Sie sich in das Statistik-Programm R einarbeiten. Kenntnisse im Umgang mit R sowie zur Durchführung eigener Simulationsstudien damit werden in der begleitenden Projektgruppe zur Masterarbeit vermittelt.

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