Im ersten Kapitel dieser Einsendeaufgabe werden zunächst zwei Ansätze genannt und erläutert, mit denen überprüft werden kann, ob sich die aus dem vorgegebenen fiktiven Fragebogen erhaltenen Daten für eine Faktorenanalyse eignen. Es soll herausgefunden werden, mit welcher Methoden ermittelt werden kann, wie viele Skalen gebildet werden sollten und wie diese zu interpretieren sind. Anschließend werden mögliche Ergebnisse des Beispielfalls erläutert. Dazu dürfen die Fragenzahl und die Frageninhalte sowie das Ziel der Befragung näher konkretisiert werden. Geprüft wird auch, wie sich die Fragestellung bzw. das Vorgehen unterscheiden würde, wenn statt einer exploratorischen eine konfirmatorische Faktorenanalyse eingesetzt werden würde.
Im zweiten Kapitel der Arbeit werden vier Annahmen des linearen Regressionsmodells genannt und erläutert. Dabei wird beschrieben, wie diese Annahmen überprüft werden können und welche Möglichkeiten bestehen, mit Nicht-Erfüllung der jeweiligen Annahme umzugehen. Zuletzt werden die Erläuterungen veranschaulicht jeweils anhand von praktischen Beispielen im Kontext psychologischer Fragestellungen.
Im letzten Kapitel findet sich ein SPSS-Output für eine mehrfaktorielle Varianzanalyse zum Zusammenhang verschiedener Arbeitsvariablen mit der wahrgenommenen psychischen Belastung der Mitarbeiter. Es wird anhand dieses Beispiels das Grundprinzip und die Vorgehensweisen einer mehrfaktoriellen Varianzanalyse erläutert. Dabei wird auf die verschiedenen Streuungsarten eingegangen. Die Ergebnisse der vorliegenden Analyse werden beschrieben und interpretiert.
Auf einen Blick
- Note: 2,0
- Dreifaktorielle Varianzanalyse zur psychischen Belastung anhand vorgegebener Daten von 4617 Personen
- Abgedruckter Fragebogenauszug mit zehn Beispielitems zu Aufgabenmerkmalen
- 25 Quellen im Literaturverzeichnis
- 14 Abbildungen und 6 Tabellen
Inhaltsverzeichnis
1 Faktorenanalyse
1.1 Ansätze zur Überprüfung der Eignung einer exploratorischen Faktorenanalyse
1.2 Methode zur Ermittlung der Skalenzahl
1.3 Methode zur Interpretation der Skalen
1.4 Mögliche Ergebnisse des Beispielfalls
1.5 Unterschied zur konfirmatorischen Faktorenanalyse
2 Lineares Regressionsmodell
2.1 Annahme 1: Linearität
2.2 Annahme 2: Bedingter Erwartungswert
2.3 Annahme 3: Normalverteilung des Fehlerwertes
2.4 Annahme 4: Homoskedastizität
3 Mehrfaktorielle Varianzanalyse
3.1 Modellformulierung
3.2 Zerlegung der Streuung
3.3 Prüfung der statistischen Signifikanz
3.4 Ergebnisse des Beispiels
Zielsetzung und Themen
Die Arbeit erläutert drei multivariate Analyseverfahren anhand konkreter Anwendungsbeispiele. Im Mittelpunkt steht, wie sich Faktoren aus Fragebogendaten bestimmen lassen, welche Annahmen einem linearen Regressionsmodell zugrunde liegen und wie eine mehrfaktorielle Varianzanalyse Zusammenhänge zwischen Arbeitsmerkmalen und psychischer Belastung untersucht.
- Eignungsprüfung und Interpretation einer exploratorischen Faktorenanalyse
- Abgrenzung zur konfirmatorischen Faktorenanalyse
- Voraussetzungen und diagnostische Prüfung linearer Regressionsmodelle
- Modellformulierung und Streuungszerlegung einer dreifaktoriellen Varianzanalyse
- Haupt- und Interaktionseffekte im arbeitspsychologischen Beispiel
Auszug aus dem Buch
1.3 Methode zur Interpretation der Skalen
Nachdem die Anzahl der zu extrahierenden Faktoren bestimmt ist, müssen sie im vierten Schritt der Faktorenanalyse inhaltlich interpretiert werden. Zur Interpretationshilfe werden die Faktorladungen der einzelnen Variablen herangezogen. Zumal für die Interpretation eine hohe Sachkenntnis des Anwenders bezüglich des konkreten Untersuchungsobjektes vorausgesetzt wird. Damit der Anwender entscheiden kann, ab welcher Ladungshöhe er eine Variable einem Faktor zuordnen kann, gilt es als Konvention, hohe Ladungen ab einer Faktorladung von 0,5 oder größer anzunehmen. Weist eine Variable eine solche hohe Ladung auf mehreren Faktoren auf, muss sie auch bei jedem dieser Faktoren zur Interpretation herangezogen werden. Eine sogenannte Einfachstruktur ist nämlich nur dann gegeben, wenn die Items jeweils stark mit einem einzigen Faktor korrelieren. Ist die Ladung mehrerer Variablen auf mehrere Faktoren gleich hoch, dann ist eine sinnvolle Faktoreninterpretation unmöglich (Backhaus et al., 2018).
Liegen in der hier aufgeführten Mitarbeiterbefragung die Werte der Items 4 „Ich bin frei in der zeitlichen Einteilung meiner Arbeit.“, 8 „Ich kann selbst entscheiden, in welcher Reihenfolge ich meine Arbeit mache.“ und 10 „Ich kann meine Arbeit so planen, wie ich es möchte.“ für den ersten Faktor bei ≥ 0,5, kann davon ausgegangen werden, dass diese Items jeweils etwas sehr Zusammenhängendes messen. In Betrachtung der einzelnen Items, ist es oftmals möglich, hieraus eine Faktorbenennung zu finden.
Bei diesen drei Items wird erkennbar, dass die Thematik der Planung vordergründig ist. Bei einer Einfachstruktur im gewählten Beispiel wäre es denkbar, diesen Faktor als „Planung“ zu benennen. Komplexe Fragebögen tendieren dazu, einige Items auf mehrere Faktoren hoch zu laden. Hierbei wird es notwendig, klar zu machen, welche Faktoren wie sehr von welchen Items beeinflusst und beantwortet werden. Es ist dadurch jedoch möglicherweise nicht mehr einfach festzulegen, wie viele und welche Faktoren es gibt (Bühner, 2006).
Die Rotation des Koordinatenkreuzes, in dem die Faktorladungen abgetragen sind, kann nach Backhaus et al. (2018) die Interpretation der einzelnen Faktoren erleichtern. Die Rotation geschieht im Ursprung des Koordinatenkreuzes und kann grundlegend in zwei verschiedenen Formen vorgenommen werden. Sofern angenommen werden kann, dass die Faktoren untereinander nicht korrelieren, wird der rechte Winkel zwischen den Faktorachsen bei der Rotation beibehalten (orthogonale Rotation). Wird jedoch eine Korrelation der Faktoren untereinander angenommen, so erfolgt die Rotation der beiden Achsen in einem schiefen Winkel zueinander (oblique Rotation).
Zusammenfassung der Kapitel
1 Faktorenanalyse: An einer fiktiven Mitarbeiterbefragung werden die Eignungsprüfung, die Bestimmung der Faktorenzahl und die Interpretation von Faktoren erläutert. Zudem werden exploratorische und konfirmatorische Faktorenanalyse voneinander abgegrenzt.
2 Lineares Regressionsmodell: Ein Beispiel zum Zusammenhang zwischen Schneefall und Umsätzen in Dekorationsgeschäften veranschaulicht vier Modellannahmen. Das Kapitel beschreibt deren Prüfung sowie den Umgang mit möglichen Verletzungen.
3 Mehrfaktorielle Varianzanalyse: Eine dreifaktorielle Analyse zur wahrgenommenen psychischen Belastung dient der Darstellung von Modellformulierung, Streuungszerlegung und Signifikanzprüfung. Abschließend werden Haupt- und Interaktionseffekte des Beispiels interpretiert.
Schlüsselwörter
Multivariate Analyseverfahren, Faktorenanalyse, exploratorische Faktorenanalyse, konfirmatorische Faktorenanalyse, Mitarbeiterbefragung, Arbeitszufriedenheit, Faktorrotation, lineare Regression, Modellannahmen, Homoskedastizität, Varianzanalyse, psychische Belastung, Interaktionseffekte
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit?
Die Arbeit stellt Faktorenanalyse, lineare Regression und mehrfaktorielle Varianzanalyse anhand von Beispielen vor.
Welche Themenfelder stehen im Mittelpunkt?
Behandelt werden die Voraussetzungen statistischer Verfahren, ihre Anwendung auf Beispieldaten und die Interpretation von Faktoren sowie Haupt- und Interaktionseffekten.
Was ist das Ziel der Arbeit?
Die Arbeit will das Vorgehen bei drei Analyseverfahren veranschaulichen und zeigen, wie ihre Voraussetzungen und Ergebnisse anhand konkreter Fragestellungen betrachtet werden können.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden verwendet?
Die Arbeit erläutert eine exploratorische Faktorenanalyse, ein lineares Regressionsmodell und eine dreifaktorielle Varianzanalyse. Dabei greift sie auf Literatur und vorgegebene Beispiele zurück.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil führt durch die Auswahl und Interpretation von Faktoren, die Überprüfung von Regressionsannahmen sowie die Modellierung und Signifikanzprüfung einer Varianzanalyse.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zu den zentralen Begriffen gehören Faktorenanalyse, lineare Regression, Varianzanalyse, Arbeitszufriedenheit, psychische Belastung und Interaktionseffekte.
Welches Beispiel veranschaulicht die Faktorenanalyse?
Eine fiktive Mitarbeiterbefragung in einem Pflegeunternehmen dient dazu, die Zusammenfassung von Fragen zu Skalen zu erläutern. Ein abgedruckter Fragebogenauszug enthält zehn Beispielitems zu Aufgabenmerkmalen.
Welche Frage wird im Regressionsbeispiel untersucht?
Das Beispiel fragt nach einem Zusammenhang zwischen der Zahl schneefallreicher Tage in der Vorweihnachtszeit und dem Umsatz von Dekorationsgeschäften.
Welche Faktoren berücksichtigt die Varianzanalyse zur psychischen Belastung?
Sie betrachtet Branche, Beschäftigungsstatus und Arbeitsplatz sowie deren mögliche Wechselwirkungen im Zusammenhang mit der wahrgenommenen psychischen Belastung.
- Quote paper
- Anonym (Author), 2020, Faktorenanalyse, lineares Regressionsmodell und mehrfaktorielle Varianzanalye, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1134656
