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in Datenauswertung by s092857 (170 points)
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Hallo,

Angenommen ich habe in meinem Fragebogen drei Skalen zu Risiko/Unsicherheit habe, also z. B. finanzielles Risiko, Wechselrisiko (wenn man von einem vertrauten zu einem neuen Produkt wechselt) und funktionelles Risiko. Nun führe ich eine gemeinsame Faktorenanalyse für die Items der drei Skalen durch und erhalte die Bestätigung für die Eindimensionalität. Es würde ja jetzt Sinn machen diese drei Skalen zu einer neuen Skala, bspw. empfundenes Risiko" zusammenzufassen, da sie ja alle ein und das selbe Konstrukt zu messen scheinen, und mit dieser Skala bzw. der später daraus zusammengefassten Variable meine Tests durchzuführen.

Nun meine Frage: würde es der Form halber Sinn machen, meine Tests auch jeweils mit den drei Skalen isoliert durchzuführen? Oder geht man so nicht vor?

Viele Grüße

1 Answer

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by SoSci Survey (327k points)

Mit einer Faktorenanalyse erhalten sie keine Bestätigung. Sie geben willkürlich ein Kriterium für die Anzahl der Faktoren vor (entweder die Anzahl oder den min. Eigenwert pro Faktor) und bekommen dann eben diese Anzahl an Faktoren.

Eine Maßzahl für die Eindimensionalität wäre z.B. Cronbach's Alpha. Aber wenn Sie in der Faktorenanalyse mit Kaiserkriterium nur einen Faktor bekommen, wird auch Cronbach's Alpha recht hoch liegen.

Wenn Sie ein validiertes Instrument verwendet haben, sollten Sie als erstes prüfen, wie stark die Konstrukte in der Valisierungsstudie korrelierten. Die Frage wäre, ob es sich nur um drei theoretische Konstrukte handelt, oder ob diese auch empirisch sauber getrennt werden konnten.

Wenn die Teilnehmer die Konstrukte nicht differenzieren (wie es in Ihrem Fall wohl war), dann können Sie schon mit drei Teilskalen rechnen, bekommen aber jedesmal das mehr oder weniger gleiche Ergebnis. Das ist nicht besonders interessant - und die Interpretation ist entsprechend schwierig. Daher wäre es naheliegend, mit einem gemeinsamen Index zu arbeiten. Aber diese Entscheidung hängt natürlich auch von der zugrundeliegenden Theorie ab und ist daher nicht pauschal zu beantworten.

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