Workshop 6

Einführung in die exploratorische und konfirmatorische Faktoranalyse

Prof. Dr. Markus Bühner
Ludwig-Maximilians-Universität München

2. Juli, 8.30 Uhr bis 3. Juli 2020, 15.00 Uhr

 

Der Workshop behandelt die Grundlagen der exploratorischen und konfirmatorischen Faktorenanalyse. Besprochen werden Faktorenanalysen für kategoriale und kontinuierliche Itemantworten, dazu zählen Maximum-Likelihood (ML) Faktorenanalysen und robuste Diagonally Weighted-Least-Squares Faktorenanalysen (WLSMV). Im Rahmen der exploratorischen Faktorenanalyse werden Extraktionsmethoden (Parallelanalyse und das Empirical Kaiser Kriterium besprochen), Rotationsmethoden (Promax und Oblimin) und Faktorwerte (Bartlett) besprochen. Im Rahmen der konfirmatorischen Faktorenanalyse werden Definitions- und Strukturgleichungen, Identifizierbarkeit, Fit-Indizes (SRMR, RMSEA, CFI, WRMR) und weitere Möglichkeiten der Modelldiagnostik (Modifikationsindizes) besprochen. Die Faktorenanalysen werden anhand von Beispieldatensätzen mit R (R Core Team, 2019) durchgeführt. Verwendet werden hauptsächlich die Pakete psych (Revelle, 2019) und lavaan (Rosseel, 2019).

 

Revelle, W. (2018) psych: Procedures for Personality and Psychological Research, Northwestern University, Evanston, Illinois, USA, https://CRAN.R-project.org/package=psych Version = 1.8.12.

Yves Rosseel (2012). lavaan: An R Package for Structural Equation Modeling. Journal of Statistical Software, 48(2), 1-36. URL http://www.jstatsoft.org/v48/i02/.

R Core Team (2019). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/.

 

Kostenbeitrag für den Workshop:

Reduzierte Teilnahmegebühr für Studierende (BA, MA, PhD): € 70.-
Reguläre Teilnahmegebühr: € 110.-

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