Grundlagen der Faktorenanalyse: So werten Sie komplexe Umfragedaten aus

Brechen Sie Ihre Daten auf das Wesentliche herunter, um Konzepte zu messen, die sich nur schwer quantifizieren lassen

Mit welchem einzelnen Merkmal lässt sich Ihr allgemeiner Gesundheitszustand beschreiben?

Anhand Ihres Blutdrucks? Kalorienzufuhr? Gewicht?

Für sich genommen ist keine dieser Angaben besonders aufschlussreich. Doch in Kombination verraten sie viel über Ihre Gesundheit.

Dies ist ein Szenario, in dem Wissenschaftler die Faktorenanalyse einsetzen könnten. Hierbei handelt es sich um ein statistisches Verfahren zur Vereinfachung und Analyse großer Datenmengen mit vielen Variablen.

Mit dieser Methode können Sie herausfinden, ob Variablen (bzw. Fragen, wenn es um Umfragen geht) miteinander oder mit einer anderen Variable oder einem anderen Konzept korrelieren. Statistiker nennen diese zusammengehörigen Variablen gemeinsame Faktoren.

Sie können die Beziehungen zwischen Gruppen von Variablen bestimmen, indem Sie die stark korrelierten Variablen zu gemeinsamen Faktoren zusammenfassen. Das ist die Grundlage der Faktorenanalyse, die häufig in der Psychologie, im Gesundheitswesen und in der Politikwissenschaft eingesetzt wird.

Faktorenanalyse Beispiel

Nehmen wir beispielsweise die folgenden Fragen, die zu einer Umfrage im Gesundheitswesen passen würden.

  • Wie groß sind Sie?
  • Wie viel wiegen Sie?
  • Rauchen Sie?
  • Wie oft treiben Sie Sport?
  • Haben Sie Bluthochdruck?
  • Hatten Sie schon einmal einen Herzinfarkt?

Einzeln betrachtet sind die Antworten auf diese Fragen zu konkret, um sich ein genaues Bild Ihres allgemeinen Gesundheitszustands machen zu können. Doch zusammengenommen geben sie umfassend Aufschluss über Ihr Wohlergehen. Dies ist also der gemeinsame Faktor, an dem Wissenschaftler in erster Linie interessiert sind.

Wenn Ihnen lediglich eine allgemeine Frage zu Ihrer Gesundheit gestellt wird, beispielsweise wenn Sie Ihren allgemeinen Gesundheitszustand als hervorragend, sehr gut, gut, in Ordnung oder schlecht bewerten sollen, fällt es Ihnen womöglich schwer, sich für eine Antwortoption zu entscheiden.

Die Frage ist, mit wem Sie sich bei der Beantwortung dieser Frage vergleichen. Mit Ihrem Nachbarn im Rentenalter oder eher mit Ihrer jugendlichen Tochter, die Ausdauersport betreibt? Es ist schwer, sich im Verhältnis zu allen anderen einzuordnen. Hinzu kommt, dass sich unterschiedliche Befragte mit verschiedenen Gruppen vergleichen könnten.

Stattdessen stellen viele Wissenschaftler eine Reihe von Fragen zur Gesundheit und führen dann eine Faktorenanalyse durch. Diese ergibt einen standardisierten Wert für die Gesundheit.

Anwendungsmöglichkeiten für die Faktorenanalyse

Es gibt drei wesentliche Einsatzbereiche für die Faktorenanalyse:

  • Formulierung einer Hypothese über den Zusammenhang zwischen Variablen. Fachleute sprechen von einer explorativen Faktorenanalyse.
  • Testen einer Hypothese über den Zusammenhang zwischen Variablen. Statistiker nennen dies die konfirmatorische Faktorenanalyse.
  • Testen, ob Ihre Umfrage tatsächlich das misst, was sie messen soll. Dies wird oftmals als Konstruktvalidität bezeichnet.

Hinweis: Die Faktorenanalyse ist ein komplexes Verfahren, für das Statistik-Software erforderlich ist. Bevor Sie mit Ihrer Arbeit beginnen, sollten Sie sich mit dieser Software gut auskennen.

So optimieren Sie Ihre Umfragen für die Faktorenanalyse

Sie wissen nun, was eine Faktorenanalyse ist. Die folgenden Tipps für die Umfragegestaltung sollten Sie beherzigen, wenn Sie eine Faktorenanalyse planen:

1. Rekrutieren Sie möglichst viele Umfrageteilnehmer.

Für eine Faktorenanalyse sind große Datenmengen erforderlich. Selbst wenn Sie einen Stichprobenrechner nutzen, hängt die genaue Anzahl der Befragten, die für eine Faktorenanalyse benötigt wird, von Merkmalen wie Populationsgröße und den geplanten Fragen ab. Doch je mehr Antworten Sie erhalten, desto besser.

2. Stellen Sie lieber viele konkrete Fragen als wenige allgemeine.

Mit der Faktorenanalyse können Sie allgemeine, schwer zu quantifizierende Konzepte mithilfe einer Reihe von Fragen zusammenfassen, die leichter zu messen sind. Die Idee dahinter ist, dass jede Menge Datenpunkte gesammelt und anschließend zu aufschlussreichen Informationen konsolidiert werden.

3. Verwenden Sie dieselben oder ähnliche Antwortoptionen.

Voraussetzung für eine funktionierende Faktorenanalyse sind quantitative Daten. Das heißt, die Antwortoptionen für Ihre Fragen sollten einer Skala entsprechen. Dabei spielt es keine Rolle, ob Sie mit einer numerischen Skala (z. B. von 0 bis 10), einer binären Skala (z. B. Ja oder Nein) oder einer Likert-Skala (z. B. „Stimme absolut zu“/„Stimme zu“/„Neutral“/„Stimme nicht zu“/„Stimme überhaupt nicht zu“) arbeiten. Ihre Optionen sollten lediglich in irgendeiner Weise geordnet sein.

4. Arbeiten Sie mit einer Statistik-Software, mit der Sie gut umgehen können.

Ein Großteil der Analyse, etwa das Erstellen von Diagrammen, Grafiken und Übersichtsstatistiken, kann mit dem SurveyMonkey-Tool Analyze durchgeführt werden. Das heißt, die meisten SurveyMonkey-Kunden können die gesamte Datenerfassung und -analyse ohne externe Unterstützung selbst erledigen. Doch die Faktorenanalyse ist eine wesentlich komplexere Analysemethode.

Wenn Sie es bereits gewohnt sind, mit Statistik-Software wie R, SAS, SPSS oder Stata zu arbeiten, exportieren Sie einfach Ihre Umfragedaten aus Analyze, um die Daten in dem Format herunterzuladen, das mit Ihrer Software kompatibel ist.

Während die Autoren von Gelegenheitsumfragen möglicherweise nicht die Detailgenauigkeit einer Faktorenanalyse benötigen (oder nicht die Software dafür besitzen), kann sie für Umfrageexperten oder Statistiker unschätzbare Dienste leisten. Durch Reduzieren unzähliger Datenpunkte auf leicht verdauliche Häppchen können Sie Konzepte bewerten, die im Grunde schwer zu quantifizieren sind, und so Zusammenhänge zwischen Ihren Daten erkennen.

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