Faktorenanalyse bei nicht normalverteilten Items

[Marius]

Liebe Community,

Ich habe Schwierigkeiten eine Lösung zu finden, ich hoffe es findet sich ein guter Tipp und damit Hilfe für meien Abschlussarbeit:D

Ich habe mit einem Fragebogen das Befinden von Personen auf einer 7-stufigen Skala (-3 bis +3) erhoben. Es hat sich nun gezeigt, dass einige der Items nur sehr selten im negativen Bereich beantwortet wurden - die Daten sind also nicht normalverteilt.

Ich würde nun gerne eine explorative Faktorenanalyse duchführen. Mache mir jedoch Sorgen, dass die Korrelation durch die unterschiedlichen Verteilungen gar nicht maximal werden können und ich die Faktorenanlyse unter diesen Vorraussetzungen gar nicht durchführen kann.

Ist es dennoch möglich eine Analyse laufen zu lassen, um bestimmte "Faktoren" heraus zu kristallisieren aus den Daten oder darf man bei Nicht-Normalverteilung einiger Varialben keine Faktorenanalyse machen? Wie könnte ich das Problem beheben?

Vielen Dank,

Marius

[drfg2008]

Das wird in den Sozialwissenschaften oft sehr 'liberal' gehandhabt. Bei Likert-Skalen, die keine Ausreißerproblematiken aufweisen, wäre das auch meist nicht weiter tragisch. Ein Vorschlag war einmal, anstelle des Pearson einfach den Spearman zu nehmen (Zoefel). Da der Spearman nichts anderes ist, als der Pearson über die Ränge, müssten dann nur aus den Rohdaten die Ränge berechnet werden, dann einfach die übliche Faktorenanalyse laufen lassen. Ein Problem (u.a.) dabei sind allerdings die vielen Rangbindungen bei Likert-Skalen. Die von dir beschriebenen schiefen Verteilungen durch Boden- oder Deckeneffekte dürften aber kaum relevant sein. Ggf. Skalen geeignet transformieren (siehe Hartung: Verteilungsform prüfen, entsprechende Transformation wählen) . Würde ich aber von abraten.