SPSS Explorative Faktorenanalyse (EFA)Ibm

Die Explorative Faktorenanalyse (EFA) in SPSS Statistics ist ein Verfahren zur Untersuchung und Reduzierung der Dimensionalität eines Datensatzes. Sie hilft dir, zugrunde liegende Strukturen in großen Variablensätzen zu identifizieren, indem sie Variablen gruppiert, die miteinander korrelieren, und diese in sogenannte Faktoren zusammenfasst. Dies ist besonders nützlich, um die Anzahl der zu analysierenden Variablen zu reduzieren und komplexe Datenmuster verständlicher zu machen.

In SPSS kannst du eine EFA durchführen, indem du deine Variablen auswählst und Parameter wie die Extraktionsmethode (z. B. Hauptkomponentenanalyse oder Maximum-Likelihood) und die Rotationsmethode (z. B. Varimax oder Oblimin) festlegst. Die Software liefert dir detaillierte Ausgaben wie die Eigenwerte und Ladungsmatrix, die dir helfen zu bestimmen, wie viele Faktoren extrahiert werden sollten und wie stark jede Variable auf die einzelnen Faktoren lädt.

EFA ist weit verbreitet in den Sozialwissenschaften, Psychologie und Bildungsforschung, um Skalen zu entwickeln, Hypothesen über zugrunde liegende Konstrukte zu überprüfen und die Datenstruktur zu vereinfachen. Sie ist ein unverzichtbares Tool, wenn es darum geht, die Datenkomplexität zu reduzieren und neue Einblicke zu gewinnen.