Welche Faktorenanalyse (pcf, pf, ipf)?

Faktorenanalyse, Clusteranalyse, Diskriminanzanalyse und weitere multivariate Verfahren mit Stata.

Welche Faktorenanalyse (pcf, pf, ipf)?

Beitragvon Hanes » Do 27. Mär 2014, 23:13

Hallo zusammen,

Ich führe für meine Abschlussarbeit eine explorative Faktorenanalyse zur Entdeckung latenter Variablen durch. Stata bietet 4 verschiedene Typen der Faktorenanalyse an, wobei die Maximum-Likelyhood Variante für mich nicht in Frage kommt, da keine Normalverteilung vorliegt. Wie aber entscheide ich nun zwischen den verbleibenden 3 Varianten („Principal factor“ Analyse (default), „Principal-component factor“ Analyse, „Iterated principal component factor“ Analyse )?

Ist es legitim die Variante zu nehmen, die mir das am besten interpretierbare Ergebniss + die höchsten Faktorenladungen und Eigenvalues liefert? Das ist bei mir mit Abstand die „Principal-component factor“ Analyse.

Hans
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Re: Welche Faktorenanalyse (pcf, pf, ipf)?

Beitragvon daniel » Fr 28. Mär 2014, 12:44

Teilweise ist das im pdf manual (einfach dem link [MV] factor unter -help factor- folgen) anhand von Beispielen diskutiert. -pcf- unterstellt, dass die Faktoren/Komponenten/latenten Konstrukte 100 Prozent der Varianz der manifesten Indikatoren erklären (Kommunalitäten = 1, Uniquness = 0). In den meisten Fällen ist diese Annahme unrealistisch.
Stata is an invented word, not an acronym, and should not appear with all letters capitalized: please write “Stata”, not “STATA”.
daniel
 
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