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[Möhre]

Hallo an alle,
ich bin neu hier und habe gleich ein Problem.

Ich soll im Rahmen meiner neuen Arbeitsstelle einen Datensatz (n=233) analysieren. Es geht um einen komplett neu entwickelten Fragebogen. Dabei interessieren vor allem die interne Konsistenz der Skalen und Faktorenanalysen. Wie ich das berechne ist mir klar, nur denke ich, dass ich mit den Ergebnissen kaum zu meinem Chef kommen kann. Untersucht werden soll weiterhin ein Modell, welches (theoretisch) aus zwei verschiedenen Dimensionen besteht.

Damit müssten doch die Skalen für Dimension A und B jeweils für sich konsistent sein. Allerdings liegt Cronbachs Alpha für Dimension A bei .438 (Anzahl der Items = 16) und für Dimension B bei .500 (Anzahl der Items = 14). Das ist ja nun nicht gerade berauschend. Wenn ich dann allerdings jeweils ein Item der Skala weglasse, ändert sich auch nicht wirklich was. Es kreist hartnäckig bei beiden Skalen um .4. Also auch nicht gerade tolle Ergebnisse.

Wenn ich dann weiterhin eine explorative Faktorenanalyse durchführe, ergibt sich für Skala A erst bei 8 Faktoren eine Varianzaufklärung von ca. 62%, was bei 16 Items, naja, witzlos ist… Bei Skala B sieht es nicht besser aus, hier werden erst bei 7 Faktoren ca. 62% aufgeklärt.
Auch wenn ich die beiden Skalen zusammenschmeiße und eine Faktorenanalyse durchführe, dann braucht es 13 Faktoren (bei 30 Items...) zur Aufklärung von 62%. Also kurz gesagt, das ist sicher ne Menge, aber nicht 2 dimensional.

Führe ich übrigens eine konfirmatorische Faktorenanalyse durch, laden einige Items auf beiden Dimensionen, andere auf gar keiner...

Habe ich irgendwo einen groben Gedankenfehler oder irgendetwas nicht bedacht, oder muss ich tatsächlich in meiner zweiten Arbeitswoche zu meinem Chef und ihm sagen, dass sein neu entwickeltes Instrument oder sein Modell für die Tonne ist?

Wenn ich wichtige Angaben vergessen habe, bitte melden.

Vielen Dank
Möhre