Exploratory Factor Analysis (Untersuchende Faktoren-Analyse)

Aufdecken der zugrundeliegenden Struktur eines großen Satzes Variablen. Erklärung der Exploratory Factor Analysis (Untersuchende Faktoren-Analyse). - Deutsch

Beigetragen von: Jens Grafarend

Was ist Exploratory Factor Analysis (Untersuchende Faktoren-Analyse)? Beschreibung

Die Exploratory Factor Analysis (Untersuchende Faktoren-Analyse)-Methode (EFA) ist eine Technik, die für das Aufdecken der zugrundeliegenden Struktur (Dimensionen) eines großen Satzes an Variablen verwendet werden kann. Folglich verringert EFA einen großen Satz an Variablen auf ein Paar zugrundeliegende Faktoren.

Beispiel: Sie haben einen Fragebogen über die Kundenzufriedenheit in der Zivilluftfahrtindustrie aufgestellt (United Airlines, Delta, Lufthansa). Sie haben 30 Punkte identifiziert, um Kundenzufriedenheit zu beschreiben und auszuwerten (z.B. „Bequemlichkeit des Ticketkaufes“, „Bequemlichkeit des Eincheckens“, „Umgebung der Lounges“, „Freundlichkeit der Flugbegleiter“, „Befriedigung von speziellen Wünschen“, „Qualität des Essens an Bord“, „Komfort der Sitze“, „spezielle Angebote wie Filme während des Fluges“, „Pünktlichkeit der Ankunft“). Indem Sie EFA anwenden, können Sie den Satz an 30 Punkten innerhalb Ihres Analyseprozesses auf ein Paar zentrale Fragen reduzieren, die Ihren Satz an Punkten unterliegen. Sie können zum Beispiel die Punkte „Bequemlichkeit des Ticketkaufes“, „Bequemlichkeit des Eincheckens“, „Umgebung der Lounges“, „Qualität des Essens an Bord“, „Komfort der Sitze“ und „spezielle Angebote wie Filme während des Fluges“ als ein Teil einer Potentialdimension betrachten. Die harten Sachen, die Fluglinien durchführen können, um ihr Geschäft voran zu treiben. Jedoch sind „Freundlichkeit der Flugbegleiter“, „Befriedigung spezieller Wünsche“ und „Pünktlichkeit der Ankunft“ mehr Teil einer Prozessdimension.

Das bedeutet, dass EFA genau diese Strukturen herausfindet - in unserem Beispiel der Faktor „Potential“ und „Prozess“. Manager können nun einen tieferen Einblick erhalten, um Marketing-Aktivitäten zu entwickeln, die die Zufriedenheit ihrer Kunden verbessern, indem sie sich mehr auf den „Potential“-Teil oder auf den „Prozess“-Teil fokussieren.
 

Ursprung der Exploratory Factor Analysis (Untersuchende Faktoren-Analyse). Geschichte

Faktoranalytische Methodiken können als ein Kontinuum begriffen werden. Dieses Kontinuum erstreckt sich von bestätigenden Techniken in Richtung zu reinen forschenden Verfahren. Charles Spearman (ab 1904) war interessiert, die Idee einer allgemeinen Intelligenz zu bestätigen. Durch ausgedehnte experimentelle Beweise, die über Jahre hinweg durch die Einbeziehung größerer Testbatterien, gegeben an eine größere Auswahl von Einzelpersonen, entwickelt wurden, hat sich Spearman's Theorie von einem einzelnen intellektuellen Faktor als inadequat herausgestellt. Eine Möglichkeit mußte geschaffen werden, um mit Gruppenfaktoren umzugehen. In den frühen dreißiger Jahren widerlegte Thurstone eine verbreitete Vermutung, die auf vorherigen Annahmen hinsichtlich der Natur von Faktoren basierte und entwickelte eine allgemeine Theorie der mehrfachen Faktorenanalyse. Thurstone's Buch „Vectors of Mind“ (1935) stellte die mathematische und logische Grundlage für diese Theorie dar.

Berechnung der Exploratory Factor Analysis (Untersuchende Faktoren-Analyse). Formel

Um Daten mithilfe von EFA zu analysieren, können Sie statistische Pakete wie SPSS oder SAS benutzen.

Gebrauch der Exploratory Factor Analysis (Untersuchende Faktoren-Analyse). Anwendungen

• Kundenzufriedenheitsumfragen.
• Messen von Servicequalität.
• Persönlichkeitstests.
• Imageumfragen.
• Identifizieren von Marktsegmenten.
• Typisieren von Kunden oder Produkten oder Verhalten.

Schritte in der Exploratory Factor Analysis (Untersuchende Faktoren-Analyse). Prozess

Ein typischer EFA Prozess ist wie folgt:

1. Identifizieren Sie die Indikatoren/die Punkte, die in die EFA eingehen.
2. Errechnen Sie eine Korrelationsmatrix (Koeffizient der Korrelation von Bravais-Pearson).
3. Überprüfen Sie die für eine EFA zu verwendende Korrelationsmatrix, (Signifikanzniveau, Umkehrfunktion der Korrelationsmatrix, Bartlett-Test, Anti-Image-Kovarianzmatrix, Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterien KMO)
4. Wählen Sie eine Faktorenxtraktionsmethode (Hauptbestandteilsanalyse, Hauptfaktorenanalyse).
5. Entdecken Sie die Faktoren und des Faktorladens. Faktorladen ist die Korrelationskoeffizienten zwischen den Variablen (Reihen in der Tabelle) und den Faktoren (Spalten in der Tabelle).
6. Legen Sie die Zahl der zu extrahierenden Faktoren fest (für diesen Schritt ist es nützlich, die Kaiser-Kriterien und den Scree-Test mit den Eckkriterien zu verwenden).
7. Deuten Sie die extrahierten Faktoren (z.B. „Potential“ und „Prozess“ im oben gegebenen Beispiel)

Stärken der Exploratory Factor Analysis (Untersuchende Faktoren-Analyse). Nutzen

• Einfach zu verwenden
• Nützlich für eine Vielzahl von Fragen in einer Umfrage,
• Grundlage anderer Instrumente (z.B. Regressionsanalyse mit Faktor-Auswertungen), mit anderen Instrumenten einfach zu kombinieren (z.B. bestätigende Analyse)

Einschränkungen der Exploratory Factor Analysis (Untersuchende Faktoren-Analyse). Nachteile

• Variablen müssen in Intervalle eingestuft sein.
• Die Fallzahl sollte mehr als dreimal so groß wie die Variablenanzahl sein.

Annahmen der Exploratory Factor Analysis (Untersuchende Faktoren-Analyse). Bedingungen

• Keine Ausreißer, Intervalldaten, Linearität, multivariate Normalität, Orthogonalität für Hauptfaktorenanalyse

Buch: Klaus Backhaus, Bernd Erichson, Wulff Plinke - Multivariate Analysemethoden -

Buch: Joseph F Hair, Ronald L Tatham, Rolph E. Anderson, William Black - Multivariate Data Analysis  -

Buch: John C. Loehlin - Latent Variable Models -

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