Multiple Skalierung nach dem Kristallisationsprinzip / Multiple Scaling According to the Principle of Crystallization

Eine Alternative zur explorativen Faktorenanalyse / An Alternative Method to Exploratory Factor Analysis

Bibliographic Data

ID11980647
AuthorsThomas Müller-Schneider (Herzog-Max-Straße 38, D-96047 Bamberg, corresponding author)
Year2001
Volume30
Issue4
Pages305-315
Publication date2001-08-01
Peer ReviewedYes
Open AccessNo
TypeARTICLE
VenueZeitschrift für Soziologie (JOURNAL)
Journal identifiersISSN: 0340-1804 • E-ISSN: 2366-0325
PublisherDe Gruyter (PUBLISHER • DE)
DOI10.1515/zfsoz-2001-0404
OpenAlexW2407577331
LanguageEN
Citations received2
References cited3

In diesem Beitrag geht es um eines der zentralen methodischen Probleme, die bei der sozialwissenschaftlichen Skalierung auftreten: das Erkennen mehrdimensionaler Datenstrukturen. In der Forschungspraxis setzt man dazu in aller Regel die Faktorenanalyse ein. Dieses Verfahren führt aber aufgrund seiner restriktiven Modellannahmen nicht immer zum gewünschten Ergebnis. Anhand eines Fallbeispiels zeige ich, dass komplexe Dimensionen unter Umständen nur „orthogonal fragmentiert“ wiedergegeben werden. Ein alternatives Verfahren, das ohne störende Modellrestriktionen auskommt, ist die von Mokken (1971) entwickelte multiple Skalierung dichotomer Items. Die Mokkenskalierung verfährt nach dem Kristallisationsprinzip und entdeckt zuverlässig mehrdimensionale Strukturen. Die auf dem Kristallisationsprinzip aufbauende multiple Skalierung ist ein allgemeines mehrdimensionales Skalierungsverfahren, das mit Hilfe der hierarchischen Clusteranalyse auch im Rahmen der klassischen Testtheorie eingesetzt werden kann

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