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[nemo]

Hallo zusammen,

ich rechne momentan an einem Datensatz, der Bestandteil meiner Diplomarbeit ist (N=213).
Darin enthalten ist eine Bewertung der Führungskraft anhand des Multifactor-Leadership Questionnaire (MLQ Form 5X Short).
Dieser besteht aus 36 Items von denen ich 20 in meine Befragung aufgenommen habe. Damit sind die folgenden Skalen mit jeweils 4 Items repräsentiert enthalten:

Individual Consideration (IC), Idealized Influence A (IIA), Idealized Influence B(IIB), Inspirational Motivation(IM) und Intelektuell Stimulation(IS) --> Diese 5 Skalen bilden Transformationale Führung ab. Ich möchte diese Anahme nun anhand eines SEM überprüfen.

Bei einer Hauptkomponentenanalyse habe ich nun folgendes Ergebnis bekommen:


Ich hätte nun folgende Fragen dazu:

1. Kann ich die Ergebnisse in Zusammenhang mit den 5 Faktoren des MLQ trotzdem interpretieren oder sollte ich nun besser den MLQ als einen gesamten Faktor annehmen, anstatt der Unterteilung in 5 Faktoren?

2. Sollte ich besser eine Oblique Rotation wählen, da die unkorreliertheit der FAktoren ja eh utopisch ist?

3. Würdet ihr die Maximum-Likelihood-Methode der Hauptkomponenten-Analyse vorziehen?

Viele Grüße
Jörg

[strukturmarionette]

Hi,

aufrgund welcher Überlegung hast du die 16 Items einfach rausgelassen?

S.

[nemo]

Es wird in allen bekannten Journals nicht viel anders gemacht. Ich habe sie auch nicht weggelassen, sondern nicht mit in die HKA einfließen lassen.
Zudem korrellieren sie stark mit der transformationalen Skala, was zu großer Kritik an der Gesamtstruktur des MLQ führte. Insgesamt bildet die TF-Skala einen eigenständigen Hauptfaktor, der sich in die 5 Facetten unterteilen lässt... Soweit die Theorie!

[strukturmarionette]

Hi,

kurz:
- wenn aus einem mit guten Testgütekriterin bekegten Test Items weggelasen werden, kann nicht erwartet werden, dass ein gute faktorielle Struktur resultiert.
- Wenn die faktorielle Struktur vorgegeben ist, wäre ein CFA (nicht EFA) das Mittel erster Wahl

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Ich hätte nun folgende Fragen dazu:

1. Kann ich die Ergebnisse in Zusammenhang mit den 5 Faktoren des MLQ trotzdem interpretieren oder sollte ich nun besser den MLQ als einen gesamten Faktor annehmen, anstatt der Unterteilung in 5 Faktoren?
- Weiß ich nicht

2. Sollte ich besser eine Oblique Rotation wählen, da die unkorreliertheit der FAktoren ja eh utopisch ist?

Bei EFA sind grundsätzlich alle Extraktionsverfahren und Rotationsverfahren in Kombination zum Ausprobieren geeignet.
(Einschränkungen ergeben sich allerdings aus den theoretischen Bedingungen /Vorüberlegungen)

3. Würdet ihr die Maximum-Likelihood-Methode der Hauptkomponenten-Analyse vorziehen?

Wenn, dann zunächst die Hauptachsenanalyse.

Es wird in allen bekannten Journals nicht viel anders gemacht. Ich habe sie auch nicht weggelassen, sondern nicht mit in die HKA einfließen lassen.
Zudem korrellieren sie stark mit der transformationalen Skala, was zu großer Kritik an der Gesamtstruktur des MLQ führte. Insgesamt bildet die TF-Skala einen eigenständigen Hauptfaktor, der sich in die 5 Facetten unterteilen lässt... Soweit die Theorie!

(Ich kenne das Testmanual leider nicht.)