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Die Ergebnisse interpretieren

Wie zuvor interessieren dich die Faktorladungen der Items und die Faktorscores der Personen. Die Interpretation bleibt gleich, aber da deine EFA multidimensional ist, erhältst du Ergebnisse für jeden Faktor.

Denk daran: Die Ladungen eines Items zeigen, wie viel Information es zu jedem Faktor beiträgt. Bedeutungsvolle Ladungen der Items werden in den Ausgaben angezeigt. Du wirst sehen, dass viele Items auf mehr als einen Faktor laden, was bedeutet, dass sie Informationen zu mehreren Faktoren liefern. Das ist für die Skalenentwicklung nicht immer wünschenswert, daher berücksichtigen manche Forschende nur die stärkste Ladung pro Item.

Jede getestete Person hat für jeden Faktor einen Faktorscore, sodass in der Matrix keine Leerstellen vorkommen. Personen mit fehlenden Daten erhalten jedoch NA-Scores auf allen Faktoren.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Faktorenanalyse in R

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Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Run the EFA with six factors (as indicated by your scree plot)
EFA_model <- ___(bfi_EFA, ___)
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