Title: Psychology / Diagnostik I / 04_Faktorenanalyse
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Q: Was ist die Faktorenanalyse?
A: Ein statistisches Verfahren zur Schätzung der Parameter ein- oder mehrdimensionaler Testmodelle.

Q: Inwiefern unterscheiden sich die EFA und CFA in den Modellen, für die sie Parameter schätzen?
A: CFA: (nahezu) beliebig
EFA: ein- oder mehrdimensional tau-kongenerisch

Q: Was ist eine Einfachstruktur?
A: Jedes Item in der Population weist nur auf einem Faktor einen von Null verschiedenen Steigungsparameter auf.

Q: Was ist der Unterschied zwischen Messmodell und Strukturmodell?
A: Messmodell: Beziehung manifest-latent
Strukturmodell: Beziehung latent-latent

Q: Inwiefern unterscheiden sich CFA und EFA im Hinblick auf die Ausgangsmatrizen?
A: EFA: Korrelationsmatrix
CFA: Kovarianzmatrix

Q: Was beschreibt der Value of the Fitting-Function?
A: Die minimale Diskrepanz zwischen empirischer Kovarianzmatrix und modellgeschätzter Kovarianzmatrix.

Q: Wofür wird die VFF verwendet?
A: Modelltest für Modellfit

Q: Was geben der SRMR und RMSEA an?
A: Indizes, wie stark eine Modell von einem perfekten Modell abweicht

Q: Was gibt der CFI an?
A: Wie stark das Modell von dem schlechtest möglichen Modell abweicht

Q: Wie kann man sich für ein Modell entscheiden, wenn kein Modell unter den Cutoffs der Indizes liegt?
A: Ranking nach BIC → niedrigsten Wert nehmen

Q: Welche 2 Faktoren werden beim BIC berücksichtigt?
A: Guter Fit und Sparsamkeit (wenig komplex)

Q: Welche 2 typischen Methoden zur Schätzung der Anzahl der Faktoren eines Modells sollte man nicht benutzen?
A: Scree Plot
Eigenwert > 1 Regel

Q: Welche Methode sollte man zur Schätzung der Anzahl der Faktoren eines Modells benutzen?
A: Parallelanalyse

Q: Was gibt die Kommunalität an?
A: Wichtigkeit eines Items

Q: Was gibt der Eigenwert bei der Faktoranalyse an?
A: Die Wichtigkeit des Faktors

Q: Woraus werden Kommunalität und Eigenwerte berechnet?
A: Anfangslösung

Q: Was ist eine Hauptladung?
A: Die Ladung eines Items auf dem Faktor, die am höchsten ausfällt und signifikant ist

Q: Was ist eine Nebenladung?
A: Eine Ladung eines Items auf dem Faktor, die nicht am höchsten ausfällt, aber signifikant ist

Q: Wie nennt man die Tabelle der Schätzwerte und Parameter jeweil vor und nach der Rotation?
A: Faktormatrix
Mustermatrix

Q: Was zeichnet eine gut interpretierbare Lösung einer Rotation aus?
A: Sie ist möglichst Nahe an einer Einfachstruktur.

Q: Wie unterscheiden sich orthogonale von obliquen Rotationen?
A: orthogonal: Faktoren dürfen nicht korrelieren
oblique: Faktoren dürfem korrelieren

Q: Warum verwenden wir bei psychometrischen Tests immer oblique Rotationen (3 Gründe)?
A: Lösung näher an Einfachstruktur
In der Psychologie korrelieren Faktoren oft
Orthogonale Rotation ist ein Spezialfall der obliquen (Wenn keine Korrelation zwischen Faktoren → identisch zu orthogonaler)

Q: Ist die oblimin-Rotation orthogonal oder oblique?
A: oblique

Q: Ist die Varimax-Rotation orthogonal oder oblique?
A: orthogonal

Q: Ist die Promax-Rotation orthogonal oder oblique?
A: oblique

Q: Was prüfen Modifikationsindizes?
A: An welcher Stelle die Freisetzung eines Parameters zu einer signifikanten Modellverbesserung führen würde (> 3.84 Chi-Quadrat)