Kommunalität

Kommunalität ist der Anteil einer Variablen, den sie an der gemeinsamen Varianz hat (z.B. im Rahmen der Faktorenanalyse).

Erklärung: Innerhalb der Faktorenanalyse werden Untergruppen von Variablen gesucht, die sich Varianz teilen und somit gemeinsamen, zugrunde liegenden Konstrukten zu geordnet werden können. Je größer die Kommunalität einer Variable, desto stärker repräsentiert sie eines, oder auch zwei der zu identifizierenden Konstrukte und desto weniger „einzigartige“ oder zufällige Varianz hat sie (die sie mit keiner weiteren Variablen teilt).

Im Falle völlig fehlender „einzigartiger“ Varianz liegt eine Kommunalität von 1 vor. Wenn eine Variable aber keinerlei Varianz mit einer der anderen Variablen teilt, dann verkörpert sie zum einen ein oder mehrere ggf. unbekannte Konstrukte und hat zum anderen keinerlei Verbindung zu den anderen Variablen, die im Rahmen der Faktorenanalyse getestet werden. Sie hätte dann die Kommunalität 0.

 

 

Komplette Separation

Komplette Separation tritt dann auf, wenn innerhalb der logistischen Regression die Ausprägung der abhängigen Variable (nach Dummy-Kodierung i. d. R. 0 oder 1) perfekt durch einen oder mehrere Prädiktoren vorhergesagt werden kann.

Obwohl es gut klingt, ist die komplette Separation ein großes Problem bei der Schätzung von Regressionskoeffizienten.

 

 

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