Wie berechnet man zusammengesetzte Faktorwerte nach der Faktoranalyse für einen Fragebogen?

Typischerweise werden Fragebögen, bei denen alle Items auf derselben Antwortskala liegen, anders kodiert als zusammengesetzte Variablen, bei denen Sie Variablen zu unterschiedlichen Metriken haben (z. B. eine Reihe von Fähigkeitstests).

Summen und Mittelwerte: Bei Fragebögen wie dem Ihren würden Sie normalerweise nur den Mittelwert oder die Summe der Items nehmen, die zu einer bestimmten Subskala gehören (beachten Sie, dass Sie einige der Items möglicherweise zuerst umkehren müssen). Ich habe hier ein paar Notizen dazu, wie man das in SPSS und R macht . Ich bevorzuge im Allgemeinen diese Methode: (a) es ist einfacher; (b) es ist einfach, Ergebnisse zwischen Studien zu vergleichen; (c) es erzwingt keine Orthogonalität oder erfordert Entscheidungen über den Grad der Korrelation zwischen Faktoren, sondern wird durch den Iteminhalt bestimmt; (d) Wenn Sie den Mittelwert verwenden, erhalten Sie Werte, die auf derselben Skala wie die ursprüngliche Antwortskala liegen.

Testhandbuch: Generell sollten Sie unter der Annahme, dass der Test bereits verwendet wurde, das Testhandbuch oder andere veröffentlichte Studien untersuchen, um zu sehen, wie der Test bewertet werden soll. Indem Sie diese Anweisungen befolgen, machen Sie Ihre Ergebnisse vergleichbarer mit anderen Studien, die den Test verwendet haben.

Faktorgespeicherte Scores: Es gibt auch ein Argument für die Verwendung von faktorgespeicherten Scores. Wenn Sie das tun, gibt es verschiedene Methoden, um Scores aus einer Faktorenanalyse abzuleiten. Ihre Software bietet oft verschiedene Mittel zum Extrahieren von faktorgespeicherten Scores mit verschiedenen Eigenschaften. Sie können die Koeffizienten auch aus der Faktorkoeffiziententabelle speichern . Sie können dann Ihre eigenen gespeicherten Faktorwerte berechnen, indem Sie die Koeffizienten für einen bestimmten Faktor mit den Werten für eine bestimmte Person multiplizieren.

Zentrierung: Alle oben genannten Methoden (Summe, Mittelwert, gespeicherte Faktorwerte) sind Beispiele für gewichtete zusammengesetzte Werte (d. h.$y_i = \beta_1 x_{i1} + \beta_2 x_{i2} + ... + \beta_p x_{ip}$für Teilnehmer$i$wo sind sie$p$Artikel,$x$ist die Antwort, und$\beta$ist das Gewicht und wo$y$ist ein Subskalenwert; Sie könnten einen weiteren Index für mehrere Subskalen hinzufügen). Das Zentrieren ändert nur den Mittelwert einer solchen Subskala. Wenn Sie zwei Skalenwerte erstellen würden, einen mit zentrierten Variablen und einen ohne, wären die beiden Skalenwerte perfekt korreliert. Beachten Sie, dass eine Neuskalierung (z. B. das Erstellen von Z-Scores) einen Unterschied macht und oft angemessen ist, wenn Elemente auf unterschiedlichen Metriken liegen.

Ich stimme der Antwort von @Damien zu, dass die Referenz zu DiStefano (2009) ein guter Ort ist, um sich einen Überblick über die Probleme zu verschaffen.

Verweise

• DiStefano, C., Zhu, M., & Mindrila, D. (2009). Factor Scores verstehen und verwenden: Überlegungen für den angewandten Forscher. Praktische Bewertung, Forschung und Bewertung, 14(20), 1-11. Pdf

Zusätzlich zu den Ressourcen, die @Damien bereitgestellt hat, möchte ich Ihnen ein sehr kurzes "Tutorial" geben:

Faktorwerte für ein Fach sind definiert als die Summe der Punktzahlen dieses Fachs für die Items, die zu einem Faktor gehören, multipliziert mit ihren jeweiligen Faktorladungen. Es spielt keine Rolle, ob Sie sich für die standardisierten oder die nicht standardisierten Ladungen entscheiden. Aber sehr oft sind die standardisierten Werte einfacher zu interpretieren, da sie von$-1$zu$1$.

Eine gute Anleitung, wie man diese Analyse mit den von Ihnen beschriebenen Software-Tools durchführt, wurde von unserem eigenen Jeromy Anglim geschrieben! "Berechnung zusammengesetzter Werte von Fähigkeits- und anderen Tests in SPSS" .

Ein weiterer Artikel mit einigen Details ist "Understanding and Using Factor Scores: Considerations for the Applied Researcher" (DiStefano et al. 2009). Ihre Zusammenfassung lautet:

Nach einer explorativen Faktorenanalyse können Faktorwerte berechnet und in nachfolgenden Analysen verwendet werden. Faktorwerte sind zusammengesetzte Variablen, die Informationen über die Platzierung einer Person in Bezug auf den/die Faktor(en) liefern. In diesem Artikel werden gängige Methoden zum Erstellen von Faktorwerten in zwei verschiedenen Klassen erörtert: verfeinert und nicht verfeinert. Stärken und Überlegungen zu den verschiedenen Methoden und zur Verwendung von Faktor-Scores im Allgemeinen werden diskutiert.

ich hoffe das hilft