Eingeben der Daten für Faktorenanalyse

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Geben Sie die Daten für die Analyse, die Anzahl der zu berechnenden Faktoren sowie die Extraktionsmethode und den Rotationstyp an.

Eingeben der Daten

Geben Sie im Feld Variablen die Spalten mit den Daten ein, die analysiert werden sollen. Es müssen zwei oder mehr Spalten mit numerischen Daten vorhanden sein, wobei jede Spalte einen anderen Messwert darstellt. Wenn in einer der Spalten ein fehlender Wert vorliegt, ignoriert Minitab die gesamte Zeile.
Hinweis

Wenn Sie eine gespeicherte Korrelations- oder Kovarianzmatrix oder die Ladungen aus einer früheren Analyse eingeben möchten, statt die Rohdaten zu verwenden, klicken Sie auf Optionen.

In diesem Arbeitsblatt enthält jede Spalte Messwerte eines anderen Merkmals jedes Stellenbewerbers.

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
Unternehmenseignung Kommunikation Selbstbewusstsein Studienleistungen Lebenslauf Erfahrung Einstellung Disziplin
5 9 8 2 2 5 4 8
10 9 5 10 8 5 5 4
4 7 6 6 5 8 7 2
2 2 3 4 4 7 8 4
8 4 3 8 9 2 4 9
7 5 9 5 7 9 8 7

Anzahl der zu extrahierenden Faktoren

Geben Sie die Anzahl der aus den Daten zu extrahierenden Faktoren ein. Die Anzahl muss mindestens 1 betragen und kann nicht größer als die Gesamtzahl der Variablen sein. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, sollte nicht mehr als ein Faktor für jeweils 3 Variablen in den Daten vorhanden sein. Wenn z. B. 12 Variablen vorhanden sind, sollten Sie maximal 4 Faktoren extrahieren.

Wenn Sie nicht wissen, wie viele Faktoren Sie extrahieren sollen, lassen Sie das Feld leer, und geben Sie die Hauptkomponenten als Extraktionsmethode an. Klicken Sie auf Grafiken, und legen sie fest, dass das Screeplot angezeigt wird. Minitab berechnet die maximale Anzahl von Faktoren, die der von Ihnen angegebenen Anzahl der Variablen entspricht. Verwenden Sie die Ergebnisse, um die Anzahl der zu extrahierenden Faktoren zu bestimmen, und geben Sie diese Anzahl ein, wenn Sie die Analyse wiederholen. Weitere Informationen finden Sie unter Schritt 1. Bestimmen der Anzahl der Faktoren.

Wenn Sie für die Extraktion die Maximum-Likelihood-Methode verwenden, müssen Sie die Anzahl der Faktoren eingeben. Bei der Maximum-Likelihood-Methode beträgt die maximale Anzahl der Faktoren 1 weniger als die Anzahl der Variablen in den Daten.

Extraktionsmethode

Wählen Sie eine Methode zum Extrahieren der Faktoren aus.
  • Hauptkomponenten: Wählen Sie diese Option aus, wenn Sie nicht wissen, wie viele Faktoren extrahiert werden sollen, wenn Sie nicht davon ausgehen können, dass die Faktoren und Fehler, die sich aus der Anpassung des Faktorenmodells ergeben, einer Normalverteilung folgen, oder wenn Sie nur über eine geringe Anzahl von Beobachtungen verfügen.
  • Maximum-Likelihood: Wählen Sie diese Option aus, wenn Sie wissen, wie viele Faktoren extrahiert werden sollen, wenn Sie davon ausgehen können, dass die Faktoren und Fehler, die sich aus der Anpassung des Faktorenmodells ergeben, einer Normalverteilung folgen, und wenn Sie über eine angemessen große Datenmenge verfügen.
Hinweis

Wenn Sie die Anzahl der Faktoren kennen, liefert Maximum-Likelihood oft Faktoren, die besser an die Daten angepasst sind (also kleinere Residuen aufweisen). Bei einigen Daten sind die mit der Maximum-Likelihood-Methode ermittelten Faktorladungen jedoch empfindlich gegenüber den anfänglichen Kommunalitäten und dem Konvergenzkriterium. In vielen Fällen, in denen die Maximum-Likelihood-Methode nicht funktioniert, funktioniert die Hauptkomponentenmethode.

Rotationstyp

Wählen Sie eine Option aus, damit die anfänglichen Faktorladungen orthogonal rotiert werden. Minitab rotiert die Achsen, damit Sie eine andere Perspektive erhalten und so die Faktoren möglicherweise besser interpretieren können.

Die ursprünglichen Faktorladungen sind oft schwierig zu interpretieren. Durch die Rotation wird eine einfachere Faktorstruktur geschaffen, und die Faktoren lassen sich leichter unterscheiden. Oft werden durch die Rotation auch allgemeine Faktoren entfernt, die hohe Ladungen für alle Variablen aufweisen.

Minitab rotiert die Ladungen, um ein Einfachheitskriterium zu minimieren. Ein Parameter in diesem Kriterium, Gamma (γ), wird durch die Rotationsmethode bestimmt. Wenn Sie eine Methode mit einem niedrigen Gamma-Wert verwenden, vereinfacht die Rotation tendenziell die Zeilen der Ladungen. Wenn Sie eine Methode mit einem hohen Gamma-Wert verwenden, vereinfacht die Rotation tendenziell die Spalten der Ladungen.

  • Keiner: Die Ladungen werden nicht rotiert.
  • Equimax: Die Ladungen werden so rotiert, dass ein Faktor eine hohe Ladung für eine Variable und niedrige Ladungen für die anderen erhält. Diese Methode ist ein Kompromiss zwischen der Varimax- und der Quartimax-Rotation.
  • Varimax: Die quadrierten Faktorladungen in jedem Faktor werden maximiert (Gamma = 1). Varimax ist die am häufigsten verwendete Rotationsmethode. Mit dieser Rotation werden die Spalten der Faktorladungsmatrix vereinfacht. Bei jedem Faktor werden die großen Ladungen erhöht und die kleinen verringert, so dass für jeden Faktor nur wenige Variablen mit hohen Ladungen vorliegen.
  • Quartimax: Die Varianz der quadrierten Faktorladungen für jede Variable wird maximiert (Gamma = 0). Mit dieser Rotation werden die Zeilen der Faktorladungsmatrix vereinfacht. Bei jeder Variablen werden die hohen Ladungen erhöht und die niedrigen verringert, so dass für jede Variable nur Ladungen bei wenigen Faktoren vorliegen.
  • Orthomax mit γ: Es werden Ladungen auf der Grundlage des von Ihnen eingegebenen Gamma-Werts verwendet. Geben Sie einen Gamma-Wert zwischen 0 und 1 ein.
Tipp

Da Sie nicht vorhersagen können, ob ein bestimmter Rotationstyp Ihre Daten aussagekräftiger macht, sollten Sie verschiedene Rotationen ausprobieren. Wenn Equimax, Varimax und Quartimax keine aussagekräftigen Faktoren hervorbringen, können Sie mit Orthomax mit γ Rotationen zwischen der Varimax-Rotation (Gamma = 1) und der Quartimax-Rotation (Gamma = 0) untersuchen.

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