Beispiel Faktorenanalyse: HKA und HAA

Hallo allerseits,

kann mir jemand sagen, was bei dem Beispiel FA zum Schluss denn nun besser ist: HKA oder HAA? Im Prinzip ist die HAA ja plausibler, aber welche der beiden Methoden bringt in diesem Beispiel die bessere Faktorenlösung? Erkenne ich dies im Output (vllt an der aufgeklärten Gesamtvarianz)? Und warum wird in der Psychologie die HKA häufiger angewandt, obwohl die Methode Fehler- und eigene Varianz der Variablen außer Acht lässt?


Viele Grüße!

Habe leider noch ne Frage zu dem FA-Beispiel am Schluss :

bei der HAA findet sich bei den Eigenwerten ein negativer Eigenwert. Daneben habe ich mir aufgeschrieben, dass dies in der HAA öfters vorkäme und sogar wünschenswert sei, "da Zufallsfaktor". Ich verstehe nicht so ganz, was mit Zufallsfaktor gemeint ist und warum dies wünschenswert ist - hat dies damit zu tun, dass, wenn die Eigenwertssumme bestimmter Faktoren ungefähr 0 ergibt, man diese Faktoren weglassen kann? Und wie genau kann man sich einen negativen Eigenwert vorstellen?


Ich hoffe, ich mache nicht zu viele Umstände, wenn das Forum doch morgen geschlossen wird ... Danke schonmal im Voraus!

Also...

Zu den negativen Werten: Das kann tatsächlich vorkommen und ist wie du geschrieben hast wünschenswert, da es eindeutig zeigt, dass wir diesen Faktor nicht brauchen - zumindest wenn die Werte nahe Null sind. Die Ausgangsvariablen lassen sich dann von weniger Faktoren abdecken und wir haben unser Ziel der Reduktion erreicht bei einer gleichzeitig guten Rekonstruierbarkeit. Allgemein kann man sich eine negative Faktorladung so vorstellen, dass die Variable positiv mit dem Gegenteil des jeweiligen Faktors zusammenhängt. Lädt eine Variable also negativ auf einem von uns extrahierten Faktor wie beispielsweise naturwissenschaftliche Fähigkeiten hängt diese Variable negativ mit Naturwissenschaftlichem Können zusammen -> Naturwissenschaft ist für die Variable nicht egal (dann wäre es eine Nullladung) aber wenn jemand auf dem Faktor lädt ist er eben NICHT naturwissenschaftlich...

Ich hoffe das ist damit klarer geworden.

Die HKA wird häufiger angewendet weil sie einfacher und robuster ist. Trotzdem hast du Recht, dass sie weniger starke Annahmen macht als die HAA.
Welches der beiden Verfahren besser geeignet ist, hängt u.a. von deinen Zielen ab.
Normalerweise würdest du also gar nicht erst beide rechnen um dann zu vergleichen. Hast du aber beide Outputs gegeben, kannst du natürlich nach der Gesamtvarianz gucken, die durch deine Faktoren abgedeckt wird und dir die Faktoren inhaltlich und bezogen auf ihre Interpretierbarkeit unter die Lupe nehmen. Wie gesagt ansonsten hängt es vor allem von deiner wissenschaftlichen Überzeugung ab, welches zugrundeliegende Modell du plausibler findest.

Viel Erfolg noch bei der Vorbereitung!