Inhalt
- Die Antwort hängt von den gestellten Fragen ab
- Zufällige Daten liefern Faktoren
- Es ist schwer zu entscheiden, wie viele Faktoren einbezogen werden sollen
- Die Interpretation der Bedeutung der Faktoren ist subjektiv
Die Faktoranalyse ist eine statistische Methode, um zu versuchen, sogenannte latente Variablen zu finden, wenn Sie Daten zu sehr vielen Fragen haben. Latente Variablen sind Dinge, die nicht direkt gemessen werden können. Zum Beispiel sind die meisten Aspekte der Persönlichkeit latent. Persönlichkeitswissenschaftler stellen einer Stichprobe von Personen häufig eine Reihe von Fragen, die ihrer Meinung nach mit der Persönlichkeit zusammenhängen, und führen dann eine Faktorenanalyse durch, um festzustellen, welche latenten Faktoren existieren.
Die Antwort hängt von den gestellten Fragen ab
Die Faktoren, die angezeigt werden, können nur aus den Antworten auf die von Ihnen gestellten Fragen stammen. Wenn Sie beispielsweise nicht nach Schlafgewohnheiten fragen, wird kein Faktor im Zusammenhang mit Schlafgewohnheiten angezeigt. Wenn Sie dagegen nur nach Schlafgewohnheiten fragen, kann nichts anderes auftauchen. Die Auswahl eines guten Fragensatzes ist kompliziert, und verschiedene Forscher wählen unterschiedliche Fragensätze aus.
Zufällige Daten liefern Faktoren
Wenn Sie viele Zufallszahlen generieren, kann eine Faktorenanalyse dennoch eine offensichtliche Struktur in den Daten finden. Es ist schwer zu sagen, ob die auftauchenden Faktoren die Daten widerspiegeln oder einfach Teil der Fähigkeit der Faktoranalyse sind, Muster zu finden.
Es ist schwer zu entscheiden, wie viele Faktoren einbezogen werden sollen
Eine Aufgabe des Faktoranalytikers besteht darin, zu entscheiden, wie viele Faktoren beibehalten werden sollen. Es gibt eine Vielzahl von Methoden, um dies zu bestimmen, und es gibt wenig Übereinstimmung darüber, welche am besten ist.
Die Interpretation der Bedeutung der Faktoren ist subjektiv
Mithilfe der Faktorenanalyse können Sie feststellen, welche Variablen in Ihrem Datensatz auf nicht immer offensichtliche Weise "zusammenpassen". Die Interpretation dessen, was diese Variablensätze tatsächlich darstellen, ist Sache des Analytikers, und vernünftige Leute können anderer Meinung sein.