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ZfS, Jg. 30, Heft 4 (2001)

Multiple Skalierung nach dem Kristallisationsprinzip. Eine Alternative zur explorativen Faktorenanalyse

Thomas Müller-Schneider

Zusammenfassung: 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. DieMokkenskalierung 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.

Schlagworte: Empirische Sozialforschung; Daten; Skalierungsverfahren; Multiple Skalierung; Mehrdimensionale Datenstrukturen; Kristallisationsprinzip; Mokkenskalierung; Clusteranalyse; Faktorenanalyse