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Wie viele Methoden, mit denen sich Psychologiestudenten befassen , hat die Faktorenanalyse eine lange Geschichte.
Das Hauptziel der Faktorenanalyse besteht darin, einen großen Datensatz in einen Arbeitssatz von Verbindungen oder Faktoren zu destillieren.
Es wurde ursprünglich vom britischen Psychologen Charles Spearman im frühen 20. Jahrhundert diskutiert und wird seitdem nicht nur in der Psychologie , sondern auch in anderen Bereichen verwendet, die oft auf statistische Analysen angewiesen sind.
Aber was ist das, was sind Beispiele aus der Praxis und welche unterschiedlichen Typen gibt es? In diesem Artikel beantworten wir alle diese Fragen.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Faktorenanalyse und was bewirkt sie?
Das Hauptziel der Faktorenanalyse besteht darin, einen großen Datensatz in einen Arbeitssatz von Verbindungen oder Faktoren zu zerlegen. Dr. Jessie Borelli, PhD , die an der University of California-Irvine arbeitet, verwendet die Faktorenanalyse in ihrer Arbeit über Bindung.
Sie forscht darüber, wie Menschen Beziehungen wahrnehmen und wie sie sich miteinander verbinden. Als Beispiel nennt sie einen hypothetischen Fragebogen mit 100 Fragen und verwendet eine Faktorenanalyse, um tiefer in die Daten einzudringen.
„Anstatt also jede einzelne Frage einzeln zu betrachten, würde ich lieber sagen: ‚Gibt es eine Möglichkeit, wie diese Fragen zusammenpassen oder zusammenpassen, sodass ich … Analyseeinheiten erstellen kann, die größer sind als die einzelnen Fragen.‘“
Ziel der Faktorenanalyse ist die Erkennung von Mustern, bei denen davon ausgegangen wird, dass bereits Zusammenhänge zwischen Datenbereichen bestehen.
Ein Beispiel, bei dem die Faktorenanalyse nützlich ist
Ein gängiges Beispiel für eine Faktorenanalyse ist die Verwendung von schwer quantifizierbaren Daten, etwa dem sozioökonomischen Status , zum Gruppieren stark korrelierter Variablen , etwa Einkommensniveau und Art der Beschäftigung.
Die Faktorenanalyse wird nicht nur in der Psychologie verwendet, sondern auch in Bereichen wie der Soziologie, der Wirtschaft und im Technologiesektor wie dem maschinellen Lernen eingesetzt.
Arten der Faktorenanalyse
Es gibt zwei Arten der Faktorenanalyse, die am häufigsten genannt werden: explorative Faktorenanalyse und konfirmatorische Faktorenanalyse.
Arten der Faktorenanalyse
Hier sind die zwei Arten der Faktorenanalyse:
- Explorative Analyse : Das Ziel dieser Analyse besteht darin, allgemeine Muster in einer Reihe von Datenpunkten zu finden.
- Konfirmatorische Faktorenanalyse : Ziel dieser Analyse ist es, verschiedene hypothetische Beziehungen zwischen bestimmten Variablen zu
Explorative Analyse
Bei einer explorativen Analyse sind Sie als Forscher etwas aufgeschlossener, da Sie diese Art der Analyse verwenden, um Klarheit in Ihren Datensatz zu bringen, die Sie noch nicht gefunden haben. Dies ist ein Ansatz, den Borelli in ihrer eigenen Forschung verwendet.
Konfirmatorische Faktorenanalyse
Wenn Sie hingegen eine konfirmatorische Faktorenanalyse durchführen, verwenden Sie die Annahmen oder theoretischen Erkenntnisse, die Sie bereits ermittelt haben, um Ihr statistisches Modell voranzutreiben.
Anders als bei einer explorativen Faktorenanalyse, bei der die Beziehungen zwischen Faktoren und Variablen offener sind, müssen Sie bei einer konfirmatorischen Faktorenanalyse auswählen, welche Variablen Sie testen möchten. In Borellis Worten:
„Wenn Sie eine konfirmatorische Faktorenanalyse durchführen, sagen Sie Ihrem Analyseprogramm sozusagen, wie die Daten Ihrer Meinung nach aussehen sollten, in etwa so: ‚Ich denke, sie sollten diese beiden Faktoren enthalten und so sollten sie meiner Meinung nach aussehen.‘“
Vor- und Nachteile der Faktorenanalyse
Schauen wir uns die Vor- und Nachteile der Faktorenanalyse an.
Vorteile
Ein Hauptvorteil einer Faktorenanalyse besteht darin, dass Forscher eine Anzahl von Variablen reduzieren können, indem sie zu einem einzigen Faktor kombiniert werden.
Sie können weniger Datenpunkte analysieren
Bei der Beantwortung Ihrer Forschungsfragen ist es beispielsweise viel einfacher, mit drei Variablen zu arbeiten als mit dreißig.
Nachteile
Zu den Nachteilen gehört, dass die Faktorenanalyse von der Qualität der Daten abhängt und möglicherweise auch unterschiedliche Interpretationen der Daten zulässt.
So stellte Borelli beispielsweise bei einer Studie fest, dass sie nach der Durchführung einer Faktorenanalyse immer noch Ergebnisse erhielt, die nicht gut mit den Ergebnissen aus Hunderten anderer Studien übereinstimmten .
Da die Stichprobe neuartig war und eine größere kulturelle Vielfalt aufwies als andere untersuchte Stichproben, verwendete sie eine explorative Faktorenanalyse, die mehr Fragen als Antworten aufwarf.
Wie wird die Faktorenanalyse in der Psychologie verwendet?
Das Ziel der Faktorenanalyse in der Psychologie besteht häufig darin, Verbindungen herzustellen, die es Forschern ermöglichen, Modelle mit gemeinsamen Faktoren auf eine Weise zu entwickeln, die andernfalls schwer oder unmöglich zu beobachten wäre.
So ist beispielsweise Intelligenz ein Konzept, das sich nur schwer direkt beobachten lässt. Allerdings kann man aus Faktoren darauf schließen, die wir in bestimmten Tests direkt messen können.
In der Psychologie wird häufig auf die Faktorenanalyse zurückgegriffen, um die Struktur der Persönlichkeit besser zu verstehen.
Dies liegt an der Vielzahl von Faktoren, die Forscher berücksichtigen müssen, wenn es darum geht, das Konzept der Persönlichkeit zu verstehen. Dieser Bereich der Persönlichkeitsforschung ist sicherlich nicht neu. Bereits 1942 gibt es leicht auffindbare Forschungsarbeiten, die seine Bedeutung für die Persönlichkeitsforschung