Rotierte Faktorladungen bei Hauptachsenanalyse in SPSS

[Katrin.f]

Hallo, ich habe eine Frage zur Faktoranalyse.

Und zwar habe ich ich in SPSS eine Hauptachsenanalyse mit Promax Rotation durchgeführt.
Ich habe gelesen, dass in der "Factor Matrix" in SPSS die unrotierten Faktorladungen ausgegeben werden und in der "Pattern Matrix" (oder auch Muster Matrix) die rotierten Faktorladungen stehen.

Mein Problem ist nun, dass in der Pattern Matrix, die zwar ein sinnvolles Muster zeigt und gut zu interpretieren ist, Faktorladungen auftauchen, die größer als 1 sind.
Da ich bisher dachte, dass Faktorladungen den Korrelationen zwischen Variablen und jeweiligem Faktor entsprechen, wundert es mich, dass Werte >1 vorkommen (Der größte Wert liegt übrigens bei 1,102).

Meine Frage ist nun: Ist die Info bzgl. der Pattern matrix überhaupt richtig und wenn ja, wieso sind die Ladungen so groß? Liegt das an der Rotation? Oder ist hier irgendetwas falsch gelaufen?

Über schnelle Antworten würde ich mich sehr freuen, da ich an dieser Stelle leider nicht weiter komme...

Vielen Dank schonmal!

K.F.

[drfg2008]

Und zwar habe ich ich in SPSS eine Hauptachsenanalyse mit Promax Rotation durchgeführt.

Würde ich erst einmal die Frage stellen, weshalb du nicht eine "Hauptkomponentenanalyse" ausgewählt hast und das mit einer Varimax (oder Equamax) Rotation (orthogonal). Dann ist die Summe der "anfänglichen Eigenwerte" gleich Anzahl der Komponenten, die Summe der quadrierten Ladungen (rotierte und unrotierte Komponentenmatrix) gleich dem Extraktionswert der Kommunalität und die Ladungen vom Betrag kleiner gleich 1.

Bei einer nicht-orthogonalen Rotation (Promax) ist auch in meinem Beispiel die Summe der quadrierten Werte der Komponentenkorrelationsmatrix größer 1.

Gruß

[Katrin.f]

Würde ich erst einmal die Frage stellen, weshalb du nicht eine "Hauptkomponentenanalyse" ausgewählt hast und das mit einer Varimax (oder Equamax) Rotation (orthogonal).

Erstmal danke für deine Antwort!

Die Hauptachsenanalyse habe ich gemacht, da ich verschiedene latente Variablen über mehrere Items messen wollte und mit der faktoranalyse überprüfen wollte, ob die jeweiligen Items zu den gedachten Faktoren zusammengefasst werden. in der Literatur (zb. Backhaus oder Weiber und Mühlhaus) findet man den Hinweis, dass in einem solchen Fall diese Extraktionsmethode gewählt werden soll.

Die Rotationsmethode wurde in dem Buch "Strukturgleichungsmodellierung" von Weiber und Mühlhaus empfohlen.

Grüße, k.f.

[drfg2008]

Ich kenne jetzt deine Fragestellung nicht. Allerdings findet sich in meiner Backhaus-Ausgabe (1996) ein ausführliches Beispiel der orthogonalen Rotation (Varimax) mit Hauptkomponentenanalyse. Auch Bortz stellt ausführlich diese Variante dar (mit Empfehlung der Varimax). Letztlich muss das Verfahren an die Fragestellung angepasst werden. Solltest du z.B. mit den Faktorregressionswerten über eine Regression versuchen, kausale Zusammenhänge nachzuweisen, wäre eine schiefwinklige Rotation jedenfalls problematisch.

Gruß