Ich habe eine Erhebung (n=~200) durchgeführt. Aus der Literatur habe ich entsprechende Skalen für Zufriedenheit, Fairness, Weiterempfehlungswahrscheinlichkeit etc. entnommen. Insgesamt 6 Stück mit jeweils 3-5 Items.
Zunächst habe ich mir dann Reliabilitäten angeschaut und Cronbach’s Alpha sind jeweils ok (zwischen 0.85 und 0.98). Löschen musste ich kein Item.
Nun ist die Vorgabe jedoch eine „Faktoranalyse“ zu machen. Als einziges Hilfsmittel wurde mir SPSS gegeben. Normalerweise müsste ich ja eine konfirmatorische FA durchführen, was ja mit SPSS nicht geht?!
Wenn ich jetzt also die expl. FA mittels SPSS durchführe (Eigenwerte>1; Varimax Rotation) entstehen bei mir nicht 8 Faktoren sondern nur 3.
Faktor 1 { 14 Items mit Ladungen zwischen 0.884 und 0.943 } <- Weiterempfehlungsabsicht, Zufriedenheit, Fairness und Kaufabsicht
Faktor 2 { 4 Items mit Ladungen zwischen 0.867 - 0.953 } <- ok
Faktor 3 { 3 Items mit jeweils 0.857 - 0.873 }
Was bedeutet das jetzt für mich? Sind meine Daten unbrauchbar? Ich kann ja schlecht sämtliche Konstrukte aus Faktor 1 zusammenfassen?!
Kann ich irgendwie argumentieren, dass die ursprünglichen Skalen alle passen und mir einfach meine Konstrukte (Zufriedenheit, Weiterempfehlungsabsicht etc.) als einzelne Variablen zusammenfassen?
Hilfe
nachträgliche Ergänzung
Ich habe in meiner Erhebung 4 Gruppen und 2 unabhängige Variablen.
Gruppe 1: Kontrollegruppe
Gruppe 2 = wurde nur unabhängige Variable 1 gemessen
Gruppe 3 = wurde nur uaV2 gemessen
Gruppe 4 = sowohl uaV1 +uaV2
Wenn ich unter Selection Variable die Variable die die Gruppen definiert auswähle und jeweils je Gruppe einzeln die FA durchführe, werden alle Faktoren sinnvoll gebildet
