2 Fragen zu Explorativ

Explorative Studien und kausale Studien unterscheiden sich in ihrem Zweck und ihrer Methodik: 1. **Explorative Studien**: - **Zweck**: Diese Studien zielen darauf ab, ein tieferes Verständnis eines wenig erforschten Themas zu gewinnen. Sie helfen dabei, Hypothesen zu generieren und Forschungsfragen zu formulieren. - **Methodik**: Explorative Studien verwenden oft qualitative Methoden wie Interviews, Fokusgruppen oder Fallstudien. Sie sind flexibel und offen für neue Erkenntnisse. 2. **Kausale Studien**: - **Zweck**: Diese Studien untersuchen Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen Variablen. Sie zielen darauf ab, festzustellen, ob eine Variable (die unabhängige Variable) eine andere Variable (die abhängige Variable) beeinflusst. - **Methodik**: Kausale Studien verwenden oft experimentelle oder quasi-experimentelle Designs, bei denen die Forscher die unabhängige Variable manipulieren und die Auswirkungen auf die abhängige Variable messen. Zusammengefasst: Explorative Studien dienen der Entdeckung und Hypothesenbildung, während kausale Studien darauf abzielen, spezifische Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu testen.

Die konfirmatorische und die explorative Faktorenanalyse sind zwei unterschiedliche Ansätze zur Untersuchung der zugrunde liegenden Strukturen von Datensätzen. Hier sind die Hauptunterschiede und die einzelnen Schritte beider Methoden: ### Explorative Faktorenanalyse (EFA) **Ziel:** - Entdeckung der zugrunde liegenden Struktur eines Datensatzes ohne vorherige Annahmen. **Schritte:** 1. **Datenvorbereitung:** Sammlung und Bereinigung der Daten. 2. **Bestimmung der Anzahl der Faktoren:** Methoden wie der Scree-Test oder die Kaiser-Kriterium (Eigenwerte > 1) werden verwendet. 3. **Extraktion der Faktoren:** Häufig verwendete Methoden sind Hauptkomponentenanalyse (PCA) oder Hauptachsenfaktorenanalyse (PAF). 4. **Rotation der Faktoren:** Um die Interpretierbarkeit zu verbessern, werden Rotationen wie Varimax (orthogonal) oder Promax (oblique) angewendet. 5. **Interpretation der Faktoren:** Analyse der Faktorladungen, um die Bedeutung der Faktoren zu verstehen. 6. **Validierung:** Überprüfung der Ergebnisse durch Kreuzvalidierung oder andere Datensätze. ### Konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA) **Ziel:** - Überprüfung einer vorher festgelegten theoretischen Struktur oder eines Modells. **Schritte:** 1. **Modellspezifikation:** Definition des Modells basierend auf theoretischen Annahmen, einschließlich der Anzahl der Faktoren und der Zuordnung der Variablen zu den Faktoren. 2. **Datenvorbereitung:** Sammlung und Bereinigung der Daten. 3. **Modellschätzung:** Schätzung der Parameter des Modells, häufig mit Maximum-Likelihood-Schätzung (ML). 4. **Modellbewertung:** Bewertung der Modellanpassung durch Fit-Indizes wie Chi-Quadrat-Test, RMSEA, CFI, TLI. 5. **Modifikationen:** Falls notwendig, Anpassung des Modells basierend auf Modifikationsindizes und erneute Schätzung. 6. **Interpretation:** Analyse der Parameter und Fit-Indizes, um die Gültigkeit des Modells zu bestätigen. ### Hauptunterschiede: 1. **Zielsetzung:** - EFA: Entdeckung der Struktur ohne vorherige Annahmen. - CFA: Überprüfung einer vorgegebenen Struktur. 2. **Modellspezifikation:** - EFA: Keine vorherige Spezifikation; die Struktur wird aus den Daten abgeleitet. - CFA: Vorherige Spezifikation basierend auf Theorie oder früheren Studien. 3. **Flexibilität:** - EFA: Flexibler und explorativ. - CFA: Strenger und hypothesengetrieben. 4. **Rotationen:** - EFA: Rotationen werden verwendet, um die Interpretierbarkeit zu verbessern. - CFA: Keine Rotationen, da die Struktur vorgegeben ist. 5. **Fit-Indizes:** - EFA: Keine spezifischen Fit-Indizes; Fokus auf Eigenwerte und Faktorladungen. - CFA: Verwendung von Fit-Indizes zur Bewertung der Modellanpassung. Beide Methoden sind wertvolle Werkzeuge in der Statistik und Psychometrie, aber sie dienen unterschiedlichen Zwecken und erfordern unterschiedliche Ansätze.