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  • "Der Beitrag führt in die Grundlagen der Hauptkomponentenanalyse (PCA) und explorativen Faktorenanalyse (EFA) ein. Gemeinsam ist diesen Verfahren eine Reduktion von einer Menge von korrelierten Variablen auf wenige Komponenten mit den Zielen der Vereinfachung, der leichteren Interpretation und zur Darstellung von zugrunde liegenden latenten Variablen. Zunächst werden die mathematischen Grundlagen der PCA erörtert, bevor Kriterien zur Bestimmung der idealen Anzahl der Komponenten und Rotationsverfahren zur Vereinfachung der Interpretation vorgestellt werden. Anschließend werden zwei Anwendungsbeispiele aus der Politikwissenschaft diskutiert. Darauf folgend wird die PCA von der EFA abgegrenzt sowie die EFA als induktives Datenmodellierungsverfahren eingeführt. Abschließend erfolgt eine kommentierte Darstellung von Einführungswerken und weiterführender Literatur." Die ALLBUS-Daten aus dem Jahr 2016 dienen als Hauptdatensatz für die Analyse. (xsd:string)
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  • First published online: November 28, 2020, https://doi.org/10.1007/978-3-658-16936-7_31. (GESIS Panel) (GLES) (ALLBUS) (xsd:string)
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  • 10. Fassung, Dezember 2020 (xsd:gyear)
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