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Was sind multivariate Analyseverfahren und welche Arten gibt es?
Es handelt sich um statistische Verfahren, welche die Beziehungsstrukturen von mehr als 2 Variablen untersucht
Struktur entdeckende (explorative) Verfahren
Strukturprüfende (konfirmatorische) Verfahren
Warum sollte eine explorative Datenanalyse durchgeführt werden?
Hypothesengenerierung
Strukturierung großer Variablensets
Verdichtung und Datenreduktion
Konstruktvalidierung
Aufdeckung nicht beobachtbare Zusammenhänge
Grundlage zur inhaltlichen interpretation von Daten
Nennen Sie mögliche explorative Strategien
Pilotstudien
Sekündärdaten/Literraturreviews
Interviews/Umfragen
Case Studies
Mathematische Verfahren
Was ist das Ziel einer Faktoranalyse?
Strukturen und Abhängigkeiten in Datensätzen erkennen
Durch hohe Korrelation von Variablen erkennen und die Variablen werden in einem Faktor zusammengefasst
Datenreduktion
Ermittlung von Faktorwerten für Faktoren
Inwiefern ist die Faktoranalyse zu hypothesenprüfenden Verfahren abzugrenzen
Keine kausalitätsprüfung
keine prognoesn
Welchen strukturellen Aufbau kann eine Faktoranalyse haben und erläuteren Sie diese
Konfirmatorische FA
Vordefinierte Hypothesen
Explorative
Modell oder Hypothesengenerierung
Was ist eine Faktorladung?
Es ist die Korrelation zwischen der Variable und dem Faktor
Definieren Sie die Begriffe:
Kommunalität
Eigenwert
Anteil der Varianz einer Varialbe, der durch alle Faktoren erklärt werden kann
Summe der durch einen Faktor an allen Varialben erklärte Varianz
Welche Einflüsse sind relevant für die Güte einer Faktoranalyse?
Die Güte der Ausgangsdaten ist erelevant (Homogenität der Beobachtungseinheiten und Homogenität in der Verteilung der Variablen)
Definieren Sie die Begriffe im Kontext einer Faktoranalyse
Faktoren
Variablen
Ladung
Dimension hinter den beobachtbaren Variablen
Abstrakt und hypothetisch
Einzelnes messbares Item
Mehrere Items messen einen Sachverhalt oftmals nicht überschneidungsfrei
Zusammenhang zwischen Faktor und variable anhnad korrelation
Residuum
Varianzanteil einer Variable, welcher durch Faktor erklärt werden kann
Varianzerklärungsbeitrag eins Faktors über alle Variablen
Teil der VArianz welcher nicht durch Faktor aufgefangen wird
Welche Methoden der Fakotrenextraktion gibt es?
Hauptkomponentenmethode
Hauptachsenmethode
Maximum-Likelihood SChätzung
Es werden solange unkorrelierte Hauptkomponenten extrahiert, bis die Gesamtvarianz oder die gewünschte Datenreduktion erhalten hat
Wie sind die Schritte einer Faktoranalyse?
Variablenauswahl & Korrelationsmatrix
Extraktion der Faktoren
Bestimmung der Kommunalitäten
Bestimmung der Zahl der Faktoren
Rotation und Interpretation der Faktoren
Ermittlung der Faktorenwerte
Wie lässt sich der Eigenwert bestimmen?
Es ist die Summe der quadrierten Faktorladungen über alle Variablen
Wie lassen sich Kommunalitäten bestimmen?
Summe der quadratsichen Faktorladungen über eine Variable hinweg
Wie verändern sich die Kommunalitäten, Eigenwerte und der Gesamterklärnugsanteil nach einer Rotation einer Faktoranalye?
Nur die Eigenwerte ändern sich
Wie sind Strukturgleichungsmodelle (SEM) aufgebaut?
Strukturmodell
Messmodell
Statistische Methoden
Was ist unter Strukturmodell im Kontext (SEM) zu verstehen?
Abbildung Kausalbeziehung zwischen latenter Variablen
Unterscheidung zwischen
abhängige latente Variablen
unabhängige latente Variablen
Was ist unter Messmodell im Kontext (SEM) zu verstehen?
Messmodell für beide latente Variablen
Enthalten empirische Indikatoren für die latenten größen
Was ist unter statistische Methoden im Kontext (SEM) zu verstehen?
Faktorenanalyse für Messmodell
Regressionsanalyse für Strukturmodell
Nennen Sie die allgemeinen Vor und Nachteiler der explorativen Verfahren
Vorteil
Reduzierung der komplexität bei variablenreichen Datensätzen
Nachteil
FA basiert fast auf ausschließlich unbekannten Größen
Schätzung sit schwierug und subjektiv
Kaum regeln wo und wie eine FA angebracht ist
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