Empfehlungen zum Stichprobenumfang für die Durchführung und Interpretation von Faktorenanalysen. Mindestens N=100 oder etwa nicht?
In der Literatur häufig berichtete Daumenregeln (einen Überblick bieten z. B. Brayant & Yarnold, 2001) bezüglich der Mindestanzahl von Fällen im Verhältnis zur Variablenanzahl (z.B. 1:3; 1:10) konnte von MacCallum, Widaman, Zang und Hong (1999) sowie von Mundform, Shaw und Ke (2005) nicht bestätigt werden (obgleich bei Art der gewählten Extraktions- und Rotationsmethode bei diesen Studien eine Übertragbarkeit auf andere Methoden erschwert). Wichtiger scheint der Zusammenhang zwischen dem Stichprobenumfang und den Kommunalitäten (Klopp, 2010). So fanden MacCalum et a. (1999) in einer Monte-Carlo-Studie heraus, dass bei einem Stichprobenumfang von n=60 die Kommunalität eines jeden Items mit mindestens h2=.60 ausreichend zu sein scheint. Read More
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Die Multiple Imputation mit IBM SPSS Statistics – eine einfache Schritt für Schritt Anleitung (Teil 3 der Reihe „Fehlende Werte“)
Wo befinden wir uns im Prozess der Datenaufbereitung, wenn wir uns dafür entschieden haben, eine Multiple Imputation (MI) vorzunehmen?
Wir hatten einen Datensatz vorliegen, haben festgestellt, dass dieser hier und dort mehr als 5% (echte) fehlende Werte enthält – darüber hinaus haben wir mittels MCAR-Test nach Little herausgefunden, dass diese komplett zufällig fehlen (MCAR) – ODER wir wissen, dass diese zufällig fehlen (MAR; warum auch immer – mir hat sich dies bis heute nicht vollends erschlossen, weil man wohl ein „Gefühl“ dafür entwickeln soll…ein was? Ein „Gefühl“ – also genau das, was sonst in der Statistik und Methodik völlig fehl am Platz ist, da subjektiv, individuell, wahrnehmungsfehlerbehaftet und sonst noch was, aber gut…wer mir helfen kann, bitte eine Nachricht schicken oder in die Kommentare schreiben :). Naja egal…weiter im Text:
In beiden Fällen ist die Ersetzung mittels MI möglich.
Wie funktioniert nun die MI in SPSS?
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