Eine Einführung in die konfirmatorische Faktorenanalyse • BUOM

Das Verständnis der Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen ist ein wichtiger Teil der statistischen Analyse. Die konfirmatorische Faktorenanalyse ist ein Verfahren, mit dem Forscher die Richtigkeit ihrer Theorien über die Zusammenhänge von Daten ermitteln. Wenn Sie sich für Sozialforschung oder Statistiken interessieren, kann Ihnen das Verständnis der Anwendung dieser Methode dabei helfen, wichtige Erkenntnisse über Ihre Daten zu gewinnen. In diesem Artikel erläutern wir das Konzept der konfirmatorischen Faktorenanalyse, gehen auf wichtige zu lernende Begriffe ein und gehen auf die wichtigsten Schritte im Prozess ein.

Was ist eine konfirmatorische Faktorenanalyse?

Die konfirmatorische Faktoranalyse (CFA) ist eine statistische Modellierungstechnik, die bewertet, wie genau verschiedene Systeme ein Konzept messen und bewerten. Bei dieser Methode nutzen Forscher ihr Hintergrundwissen über ein Konzept, um eine Hypothese darüber zu entwickeln, wie es zu messen ist, und verwenden dann CFA, um die Genauigkeit ihrer Ideen zu testen. Forscher verwenden Software zur Modellierung von Strukturgleichungen, um eine konfirmatorische Faktoranalyse durchzuführen, da hierfür komplexe Datensätze mithilfe fortschrittlicher mathematischer Modelle und Gleichungen verarbeitet werden müssen.

CFA ist ein beliebtes Forschungs- und Datenanalyseverfahren in den Sozialwissenschaften, insbesondere in der Psychologie, da es sich mit schwer messbaren theoretischen Modellen und Konzepten wie Emotionen und psychologischen Symptomen befassen kann. In den Sozialwissenschaften umfassen solche Messsysteme typischerweise Umfragefragen, Bewertungsskalen und andere Instrumente. Beispielsweise könnte ein Forscher CFA verwenden, um zu bestimmen, wie gut jede Frage in einer Umfrage zur psychischen Gesundheit Symptome einer Angststörung vorhersagt.

Weiterlesen: (7 Arten statistischer Analysetechniken (mit dem statistischen Analyseprozess))(https://buom.ru/career-advice/career-development/types-of-statistical-analysis)

Schlüsselbegriffe der konfirmatorischen Faktorenanalyse

Hier sind einige der Grundbegriffe, die Sie bei der Durchführung einer konfirmatorischen Faktorenanalyse kennen müssen:

Beobachtete Variable

Eine beobachtete Variable ist ein Faktor, den Sie zur Messung eines Konzepts verwenden. Zu den beobachtbaren Variablen gehören die Daten, die Sie während der Studie aufzeichnen. Umfragefragen konzentrieren sich häufig auf verschiedene beobachtbare Variablen.

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, dass ein Psychologe eine Umfrage durchführen würde, um Angstsymptome zu beurteilen. In einer der Umfragefragen wird der Befragte aufgefordert, seinen Stresspegel auf einer Skala von eins bis fünf einzustufen. Da der Stresspegel in diesem Fall auf das Vorhandensein von Angst hinweisen kann und die Studie den Patienten ein quantitatives System zur Messung von Stress bietet, handelt es sich um eine beobachtete Variable.

Versteckte Variable

Eine latente Variable, auch Konstrukt genannt, ist ein gängiges Konzept, das von verschiedenen Messsystemen bewertet wird. Latente Variablen lassen sich nur schwer direkt beobachten, sie können jedoch die Ergebnisse beobachteter Variablen beeinflussen.

Beispielsweise kann eine latente Angstvariable das Ergebnis des von einer Person gemeldeten Stressniveaus beeinflussen. Jemand mit Angstzuständen könnte seinen Stress auf Stufe 5 einstufen, während jemand ohne Angstzustände wahrscheinlich eine niedrigere Bewertung wählen würde. Obwohl die Stressfrage Angst nicht direkt misst, kann sie Forschern dennoch Einblicke in den Zusammenhang zwischen Stress und Angst geben. CFA existiert, um die indirekte Beziehung zwischen latenten und beobachteten Variablen abzuschätzen.

Faktorladung

Eine Faktorladung ist eine Zahl, die beschreibt, wie genau die beobachtete Variable mit der latenten Variablen übereinstimmt. Normalerweise liegt er zwischen null und eins, obwohl einige Datensätze bei der Berechnung mehrerer Variablen Faktorladungen von mehr als eins erzeugen können. Faktorladungen mit höheren Werten haben eine stärkere Korrelation mit der latenten Variablen.

Beispielsweise ergibt die Analyse von Umfragedaten zur latenten Variablen Angst eine Faktorladung von 0,85 für die erste Frage und 0,33 für die zweite Frage. Da die Faktorladung bei der ersten Frage höher ist als bei der zweiten Frage, eignet sich die erste Frage wahrscheinlich besser zur Identifizierung von Menschen mit Angstzuständen als die zweite Frage.

Weiterlesen: (Wie man die statistische Signifikanz berechnet (plus was sie ist und warum sie wichtig ist))(https://buom.ru/career-advice/career-development/how-to-calculate-statistical-significance)

Konfirmatorische Faktorenanalyse und explorative Faktorenanalyse

Die konfirmatorische Faktorenanalyse und die explorative Faktorenanalyse sind zwei komplementäre Methoden zur Analyse von Forschungsdaten. Die explorative Faktorenanalyse identifiziert mögliche Beziehungen zwischen Variablen, während die konfirmatorische Faktorenanalyse diese Beziehungen testet. Forscher, die bereits über umfassende Erfahrung in einem Fachgebiet verfügen, nutzen häufig die konfirmatorische Faktorenanalyse, weil sie mögliche Zusammenhänge in ihren Daten vorhersagen können. Sie nutzen explorative Faktorenanalysen, um neue Muster kennenzulernen und innovative Trends zu identifizieren.

Verwandte Themen: (7 effektive Methoden zur Datenanalyse)(https://buom.ru/career-advice/career-development/methods-of-analyzing-data)

6 Schritte des Bestätigungsanalyseprozesses

Um eine Bestätigungsfaktoranalyse erfolgreich durchzuführen, ist es wichtig, mehrere wichtige Schritte zu befolgen. Obwohl es sich bei der Bestätigungsfaktoranalyse in erster Linie um ein automatisiertes Softwareverfahren handelt, sind die Forscher für die Einrichtung der Analyse, die Auswahl der Variablen und die Interpretation der Ergebnisse verantwortlich. Hier sind die Hauptschritte der CFA-Methode:

1. Geben Sie die ausgeblendete Variable an

Identifizieren Sie zunächst, welches Konzept Sie analysieren möchten, und legen Sie dessen theoretische Definition fest. Durch die Festlegung einer Basislinie zur Beschreibung der latenten Variablen können Sie die Genauigkeit der beobachteten Variablen bewerten. Sie können eine latente Variable identifizieren, indem Sie Merkmale auflisten oder zusätzliche Daten sammeln.

Wenn Sie beispielsweise CFA verwenden möchten, um festzustellen, ob eine Eingabeumfrage ein gutes Maß für das Selbstwertgefühl ist, beginnen Sie mit der Definition des Selbstwertgefühls. Anhand Ihrer Berufserfahrung können Sie feststellen, dass Selbstwertgefühl Eigenschaften wie Selbstvertrauen, Geselligkeit, Anpassungsfähigkeit und das Streben nach Zielen umfasst.

2. Messmethoden festlegen

Bestimmen Sie als Nächstes die Messmethode, die Sie testen möchten, und welche beobachteten Variablen einbezogen werden sollen. Bei diesen Variablen handelt es sich in der Regel um Umfragefragen. Sie können mehrere Fragen aus derselben Umfrage einbeziehen oder Fragen aus verschiedenen Umfragen auswählen, je nachdem, welche Art von Analyse Sie durchführen möchten.

Hier sind einige Beispiele für beobachtete Variablen aus einer Umfrage zum Selbstwertgefühl:

• Bewerten Sie Ihr Selbstvertrauen von eins bis fünf.

• Zustimmen oder nicht zustimmen: Es ist mir unangenehm, Komplimente von anderen anzunehmen.

• Bewerten Sie Ihre Anpassungsfähigkeit von eins bis fünf.

3. Sammeln Sie Daten

Sammeln Sie die Informationen, die Sie für die konfirmatorische Faktorenanalyse verwenden möchten. Entscheiden Sie, ob Sie Originalantworten aus Ihrer eigenen Forschung sammeln oder ob Sie Daten Dritter aus anderen Quellen nutzen möchten. Versuchen Sie, eine große Stichprobengröße an Informationen sicherzustellen, um eine genaue Analyse sicherzustellen. Sobald Sie über genügend Qualitätsinformationen verfügen, geben Sie diese in ein statistisches Modellierungsprogramm ein.

Verwandt: (Was ist Datenanalyse? )(https://buom.ru/career-advice/career-development/what-is-data-analytics)

4. Stellen Sie konsistente Parameter ein

Legen Sie mithilfe statistischer Modellierungssoftware standardisierte Parameter fest, um latente und beobachtete Variablen abzuschätzen. Entscheiden Sie, welches Maßsystem Sie als Referenz verwenden möchten, und lassen Sie die Software alle anderen Werte in dieses Maß umrechnen.

Wenn Sie beispielsweise ein Eins-zu-Fünf-Bewertungssystem als Standardmaß verwenden möchten, müssen Sie zunächst alle anderen Fragetypen in das gleiche Format konvertieren. Weisen Sie für Fragen, bei denen die Befragten aufgefordert werden, einer Aussage zuzustimmen oder nicht zuzustimmen, den Wert „1“ für „stimme nicht zu“ und den Wert „5“ für „stimme zu“ zu. Dadurch kann die Software alle Arten von Daten konsistent berechnen.

5. Berechnen Sie die Daten

Verwenden Sie Ihre statistische Modellierungssoftware, um Faktorladungen für Ihre Daten zu berechnen. Befolgen Sie die Anweisungen für Ihre spezifische Softwareschnittstelle, um die Ergebnisse zu erhalten. Die meisten Faktoranalyseprogramme stellen diese Informationen in tabellarischer Form bereit, einige erstellen jedoch Grafiken und Tabellen, um dieselben Informationen darzustellen.

6. Interpretation

Überprüfen Sie die Faktorladungsspalte in der Faktoranalysetabelle, um festzustellen, wie gut jede beobachtete Variable mit der latenten Variablen zusammenhängt. Entscheiden Sie, welche Faktorladung auf eine signifikante Beziehung hinweist, und nutzen Sie diese als Orientierung für Ihre Interpretation. Beispielsweise könnten Sie entscheiden, dass alle Variablen mit Faktorladungen von 0,75 für die Beurteilung des Selbstwertgefühls geeignet sind. Wenn alle Umfragefragen Faktorladungen von mehr als 0,75 aufweisen, können Sie daraus schließen, dass Ihre Umfrage insgesamt ein guter Maßstab für das Selbstwertgefühl ist.