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