STATA-FORUM.DE

[Hanes]

Hallo zusammen,

Ich führe für meine Abschlussarbeit eine explorative Faktorenanalyse zur Entdeckung latenter Variablen durch. Stata bietet 4 verschiedene Typen der Faktorenanalyse an, wobei die Maximum-Likelyhood Variante für mich nicht in Frage kommt, da keine Normalverteilung vorliegt. Wie aber entscheide ich nun zwischen den verbleibenden 3 Varianten („Principal factor“ Analyse (default), „Principal-component factor“ Analyse, „Iterated principal component factor“ Analyse )?

Ist es legitim die Variante zu nehmen, die mir das am besten interpretierbare Ergebniss + die höchsten Faktorenladungen und Eigenvalues liefert? Das ist bei mir mit Abstand die „Principal-component factor“ Analyse.

Hans

[daniel]

Teilweise ist das im pdf manual (einfach dem link [MV] factor unter -help factor- folgen) anhand von Beispielen diskutiert. -pcf- unterstellt, dass die Faktoren/Komponenten/latenten Konstrukte 100 Prozent der Varianz der manifesten Indikatoren erklären (Kommunalitäten = 1, Uniquness = 0). In den meisten Fällen ist diese Annahme unrealistisch.