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Ist es in Ordnung, eine „feste Anzahl von Faktoren“ in EFA zu verwenden, nachdem die Ergebnisse des MAP-Tests und der Eigenwerte widersprüchlich sind?

Ist es in Ordnung, eine „feste Anzahl von Faktoren“ in EFA zu verwenden, nachdem die Ergebnisse des MAP-Tests und der Eigenwerte widersprüchlich sind?


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Ich benötige Hilfe bei meiner Datenanalyse. Ich verwende in meiner Umfrage einen nicht validierten übersetzten Fragebogen. Der Zweck ist nicht, das Maß in einer anderen Sprache und seine Konstruktvalidität zu validieren, ich habe es nur für meine Studie übersetzt. Dennoch bin ich verpflichtet, die Konstruktvalidität des Fragebogens zu testen und das Problem ist folgendes:

Wenn ich das laufe Hauptachsenextraktion mit schräger Rotation, bekomme ich anfangs 2 Faktoren - zwei der Items laden sehr schlecht auf den 1. Faktor (null Korrelationen), und einige haben kleine Werte von 0,3, korrelieren aber auch mit dem zweiten. Die Mehrheit lädt den ersten Faktor und der MAP-Test gibt mir auch einen Grund, nur einen Faktor zu extrahieren. Wenn ich die Hauptachsenextraktion ausführe ohne Drehung-es schlägt mir nur vor, ein Element zu entfernen, basierend auf den Korrelationen mit dem Faktor, nicht zwei.

Meine Frage ist, kann ich entscheiden, eine "feste Anzahl von Faktoren" zu extrahieren und nur einen zu extrahieren, nachdem ich zu dem Schluss gekommen bin, dass mir der MAP-Test eine bessere Lösung bietet? Die zweite Frage lautet: Wenn ich dies tue, darf ich dann nur das 1 Element entfernen, das mir nach dem Extrahieren von 1-Faktoren angeboten wird, und die fast Null-Ladungen in der anfänglichen EFA mit schräger Drehung des zweiten Elements ignorieren? Das andere Problem beim Entfernen zu vieler Elemente ist, dass es meine Varianz zu sehr durcheinander bringt. Es ist in meinem Interesse, so viele Gegenstände wie möglich zu behalten, aber nur das erwähnte muss ich meiner Meinung nach entfernen (das zweite bin ich mir nicht sicher, ob ich es muss).

Vielen Dank für Ihre Antwort, ich stecke wirklich wegen dieses Problems fest.