Faktorenanalyse

Was prüft der KMO-Test?

• Ob die Daten normalverteilt sind

• Ob die Variablen miteinander stark genug korrelieren

• Ob Ausreißer vorhanden sind

• Ob die Faktoren orthogonal sind

Welche Aussage zum Bartlett-Test ist korrekt?

• Ein p-Wert > 0.05 bedeutet, dass die Faktorenanalyse sinnvoll ist

• Der Bartlett-Test prüft, ob die Eigenwerte gleich 1 sind

• Ein signifikanter p-Wert spricht für ausreichend Korrelationen

• Der Bartlett-Test ersetzt die Rotation der Faktoren

Was besagt das Eigenwert-Kriterium (Kaiser-Kriterium)?

• Nur Faktoren mit negativer Ladung werden verworfen

• Faktoren mit Eigenwert < 1 sollten verworfen werden

• Faktoren mit dem höchsten Kommunalitätswert werden gelöscht

• Es werden alle Faktoren mit der höchsten Varianz behalten

Was beschreibt eine Kommunalität in der Faktorenanalyse?

• Den Mittelwert aller Faktorscores

• Den Zusammenhang zwischen zwei Faktoren

• Den Anteil der Varianz einer Variable, der durch die Faktoren erklärt wird

• Die Summe aller Eigenwerte

Was ist das Ziel der Varimax-Rotation?

• Faktoren zu korrelieren

• Ausreißer zu entfernen

• Die Faktorstruktur besser interpretierbar zu machen

• Die Anzahl der Variablen zu reduzieren