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Latent structureScale / measurement

Polytome Explorative Faktorenanalyse

Die polytome explorative faktorielle Analyse (EFA) erweitert die Standard-EFA auf geordnete kategoriale (Likert-artige) Antwortdaten, indem die Pearson-Korrelationsmatrix durch eine polychorische Korrelationsmatrix ersetzt wird. Sie rekonstruiert die latente kontinuierliche Variable, die jeder polytomen Variable zugrunde liegt, was zu genaueren Faktorladungen und besser definierten Faktorstrukturen führt, als wenn ordinale Werte als kontinuierlich behandelt würden.

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Quellen

  1. Flora, D. B., & Curran, P. J. (2004). An empirical evaluation of alternative methods of estimation for confirmatory factor analysis with ordinal data. Psychological Methods, 9(4), 466–491. DOI: 10.1037/1082-989X.9.4.466
  2. Muthén, B. (1978). Contributions to factor analysis of dichotomous variables. Psychometrika, 43(4), 551–560. DOI: 10.1007/BF02293813

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ScholarGate. (2026, June 3). Polytomous Exploratory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/psychometrics/polytomous-exploratory-factor-analysis

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ScholarGatePolytomous EFA (Polytomous Exploratory Factor Analysis). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/psychometrics/polytomous-exploratory-factor-analysis · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026