Faktorladung - Informatives

Merkmale können einzeln erfasst werden, etwa Charakterzüge, Vorlieben für einzelne Bücher, Kaufgewohnheiten usw. Manchmal macht es aber Sinn, Daten zu reduzieren und nicht alles möglichst detailliert zu erheben, sondern stattdessen Merkmalsgruppen bilden zu können, die spezifisches Verhalten erklären. Dazu dient die Faktorenanalyse - eine statistische Methode, die mit vielen Programmen berechnet werden kann (z.B. SPSS).

Die Rolle von Faktorladungen bei der Faktorenanalyse

Viele einzelnen Merkmale lassen sich übergeordneten Kategorien zuordnen. Wenn Sie beispielsweise erfassen, welche Bücher bestimmte Personen gern lesen, dann können Sie die Buchtitel nachher dem Genre zuordnen (z.B. Fachbücher, Lyrik, Kinderbücher, Romane usw.).

• Diese Gruppierungen sind bei ganz verschiedenen Merkmalen möglich. Genau mit der Frage, wie sich diese Oberkategorien herausfinden lassen, beschäftigt sich die Faktorenanalyse. Hierbei wird geschaut, welche einzelnen Variablen besonders hoch mit einander korrelieren, also hohe Zusammenhänge haben.
• Das kann etwa bedeuten, dass Personen, die besonders gern Buch A und Buch B gelesen haben, auch Buch C bevorzugten, aber die Bücher D, E und F eher selten gelesen haben. Die Bücher A, B und C werden dann in der Faktorenanalyse vermutlich einem Faktor (also einer Dimension oder Merkmalsgruppe) zugeordnet und die Bücher D,E und F einer anderen Dimension.
• Wie Sie dies interpretieren, bleibt aber Ihnen überlassen. Im Beispiel könnte es sich etwa um Unterhaltungsliteratur und Sachbücher handeln, also zwei Kategorien, die auch sinnvoll differenziert werden können.
• Ob das Ergebnis der Faktorenanalyse aber auch mathematisch sinnvoll ist und sich alle einzelnen Merkmale mit den berechneten Faktoren gut erklären lassen, zeigen die Faktorladungen. Diese entsprechen dem Zusammenhang eines Merkmals mit dem Faktor und weil davon gesprochen wird, wie hoch das Merkmal auf dem Faktor lädt, hat sich der Begriff Faktorladung herausgebildet.

Wie Sie eine Faktorladung interpretieren

• Wenn die Faktorenanalyse bestimmte Faktoren - also Merkmalsgruppen - vorschlägt, dann können Sie berechnen, wie stark die einzelnen Merkmale, welche durch die Faktoren erklärt werden sollen, mit diesen zusammenhängen. Wünschenswert ist dabei natürlich ein möglichst hoher Zusammenhang (eine hohe Korrelation) für jedes Merkmal, damit es wirklich eindeutig einem Faktor zugerechnet werden kann.
• Die Faktorladungen können Werte zwischen 1 und 0 annehmen und liegen meistens irgendwo dazwischen. Je höher die Ladung ist, desto größer ist der Zusammenhang, wobei ein Wert von 1 einem perfekten Zusammenhang entspricht. Aber auch negative Faktorladungen sind möglich. Das bedeutet, dass eine hohe Ausprägung der Merkmalsdimension (z.B. der Vorliebe für Sachbücher) dann damit einhergeht, dass ein spezifisches Einzelmerkmal gering ausgeprägt ist (z.B. der Roman Z wird ungern gelesen, wenn man eine hohe Vorliebe für Sachbücher hat).
• Ideal ist es dabei, wenn Ihre Merkmale, die Sie erhoben haben, besonders hoch mit einem Faktor korrelieren und die Zusammenhänge mit anderen Faktoren nahe null liegen, denn dann ist das Ergebnis wirklich eindeutig. Ansonsten kann es sinnvoll sein, mehr Faktoren zu extrahieren (zu berechnen) oder auch weniger Merkmalsgruppen zu verwenden.