Bachelorarbeit Hellmer und Burjan SoSe2013 - pro.kphvie.at

festgelegte Richtlinie gibt. Sie sei abhängig von inhaltlichen Aspekten und der Interpretation
durch den/die AnwenderIn (Bortz/Döring 2006: 221).
Die Faktorenanalyse kann „entweder explorativ (ohne vorangestellte Hypothese) oder konfirmatorisch
(Überprüfung einer vorangestellten Hypothese)“ erfolgen (Janssen/Laatz 2013:
547). Bortz und Döring schreiben insbesondere der explorativen Faktorenanalyse einen „hohen
heuristischen Wert“ zu, da für die isolierten Faktoren „inhaltlich sinnvolle Interpretationen
zu finden“ seien, was sich inspirierend auf den gesamten Forschungsprozess auswirke
und zu neuen Hypothesen und Erkenntnissen führen könne (Bortz/Döring 2006: 378). Ob eine
entsprechende Interpretation jedoch sinnvoll ist, hänge von der Deutungsperspektive ab, weshalb
die Autoren eine Interpretation auf Basis einer eingehenden Auseinandersetzung mit theoretischen
Überlegungen postulieren (vgl. Bortz/Döring 2006: 378).
Im Anschluss an diese Überlegungen soll eine explorative Faktorenanalyse erfolgen, um die
die Datenmenge zu reduzieren, die extrahierten Faktoren auf Basis der dieser Arbeit zugrundeliegenden
Literatur zu interpretieren und sich daraus ergebenden weiterführenden Fragestellungen
nachzuspüren.
6.1.1 Faktorenanalyse aus den unabhängigen Variablen
Bestimmung der Faktorenanzahl
Wie Janssen und Laatz (2013: 556) ausführen, gibt es mehrere gängige Kriterien, um die Anzahl
der Faktoren festzulegen. In vorliegender Arbeit soll dies mit Hilfe zweier statistischmathematischer
Verfahren erfolgen, nämlich des Kaiser-Guttmann-Kriteriums, sowie des
Scree-Tests.
„Das Kaiser-Guttmann-Kriterium gibt an, wie viel der Gesamtvarianz durch den Faktor erklärt
wird“ (Beer 2005: 155). Dabei sollten „nur Faktoren interpretiert werden, deren Varianz
größer als 1 ist, denn nur in diesem Fall binden die Faktoren mehr Varianz als die ursprünglichen
(…) Variablen. Faktoren, deren Eigenwerte kleiner oder gleich 1 sind, bleiben deshalb
unberücksichtigt“ (Bortz/Schuster 2010: 415).
Wie in folgender Tabelle ersichtlich, trifft dies im vorliegenden Fall für eine Faktorenanzahl
von 1 bis 7 zu. Daraus lässt sich schließen, dass eine Zusammenfassung der Variablen zu
mehr als 7 Faktoren nicht sinnvoll ist.
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