Zusammenfassung
Kapitel 9 behandelt die Methodik rund um die Fragebogenentwicklung und Faktorenanalyse und enthält eine Zusammenfassung der aus dem Forschungsdesign resultierenden Methoden und zur Erhebung eingesetzten Instrumente.
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Notes
- 1.
Bei der Formulierung der Items der vermuteten Subskalen wurde teilweise auch intuitiv-konstruierend vorgegangen, wenngleich bei der faktorenanalytischen Konstruktion die Erfahrung keinen vorrangigen Einfluss auf die Skalenzusammensetzung hat.
- 2.
Moosbrugger und Kelava (2012, S. 145–146) geben einen kurzen Überblick, wie sich die Verwendung von Kriteriumsvalidität, der Inhaltsvalidität und der Konstruktvalidität in den letzten Jahrzehnten entwickelt haben.
- 3.
Auch bezeichnet als MAR/MCAR: »missing (completely) at random«.
- 4.
Zum weiteren Umgang mit Versuchspersonen in der Rolle als Gastgeber*in siehe Huber (2005, S. 127).
- 5.
Auch unter der Abkürzung SEM bekannt (engl. für structural equation modeling); ein Überbegriff für die Methoden, zu denen die konfirmatorische Faktorenanalyse gehört (vgl. Schreiber et al. 2006).
- 6.
asymptotically distribution free
- 7.
weighted least squares
- 8.
Diese werden als WLSM und WLSMV bezeichnet (mean-adjusted beziehungsweise mean-and-variance-adjusted).
- 9.
unweighted least squares respektive diagonally weighted least squares
- 10.
Ein Beispiel für ein Kriterium, welches sich nur bei der Hauptkomponentenanalyse sinnvoll verwenden lässt, ist das sogenannte ›Eigenwerte-größer-Eins‹-Kriterium (vgl. Eid et al. 2013, S. 917).
- 11.
Dieses Vorgehen hat eine Ähnlichkeit zur Bootstrap-Methode (vgl. Abschnitt 9.3.1).
- 12.
Die Lage der Datenpunkte im Raum bleibt unverändert, nur deren beschreibende Koordinaten ändern sich aufgrund der Rotation der Achsen.
- 13.
Etwa schreiben Blömeke et al. (2009b, S. 39), dass in ihrer Erhebung ein Faktor nicht gefunden wurde – was allerdings insofern nicht verwundert, da entsprechende Items nicht im Fragebogen enthalten waren.
- 14.
Ein Beispiel hierfür ist die ›R graph gallery‹ mit zahlreichen Anregungen zur Visualisierung von Daten (vgl. Holtz).
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Weygandt, B. (2021). Erhebungsmethoden und Umsetzung. In: Mathematische Weltbilder weiter denken. Springer Spektrum, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-34662-1_9
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-34662-1_9
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Publisher Name: Springer Spektrum, Wiesbaden
Print ISBN: 978-3-658-34661-4
Online ISBN: 978-3-658-34662-1
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