Faktorenanalyse

Zusammenfassung

Die explorative Faktorenanalyse ist ein Verfahren der multivariaten Analyse, das darauf gerichtet ist, Strukturen in großen Variablensets erkennen zu können. Große Variablensets sind oftmals dadurch gekennzeichnet, dass mit steigender Zahl der Variablen davon auszugehen ist, dass sich mehr und mehr Variablen überlappen. Statistisch drückt sich dies in Korrelationen zwischen den Variablen aus. Die exploratorische Faktorenanalyse (EFA) versucht, die Beziehungszusammenhänge in einem großen Variablenset insofern zu strukturieren, als sie Gruppen von Variablen identifiziert, die hoch miteinander korreliert sind und diese von weniger korrelierten Gruppen trennt. Die Gruppen von jeweils hoch korrelierten Variablen bezeichnet man auch als Faktoren. Neben der Strukturierungsfunktion wird die Faktorenanalyse auch zur Datenreduktion eingesetzt. Wir sprechen von einer Datenreduktion, wenn zusätzlich zur Strukturierung Ausprägungen für die strukturierten Faktoren (Faktorwerte) ermittelt werden. Liegen solche Faktorwerte vor, dann lassen sie sich anstelle der Originalwerte der Variablen verwenden.