HA6_2B
Testkonstruktion
1 Erste Schritte
1.1 WD setzen
setwd("/Users/moemx/Desktop/HU Psy/3_WS 24:25/08 Diagnostik/08 UE Diagnostik/_R Directory")1.2 Daten einlesen und Zeilen ohne Daten entfernen
data <- openxlsx::read.xlsx("uetk24_a.xlsx")
uetk24_a <- data
dat <- uetk24_a
dat <- dat[!(is.na(dat$ended)==TRUE),]1.3 Pakete laden
# install.packages("car")
# install.packages("GPArotation")
# install.packages("psych")
library(psych)
library(car)## Warning: package 'car' was built under R version 4.4.1## Loading required package: carData##
## Attaching package: 'car'## The following object is masked from 'package:psych':
##
## logitlibrary(GPArotation)##
## Attaching package: 'GPArotation'## The following objects are masked from 'package:psych':
##
## equamax, varimin1.4 Items auswählen
dat_1 <- dat[c(grep("apro", names(data)))]1.5 Namen, Dimensionen ausgeben und wissenschaftliche Notationen entfernen
names(dat_1)## [1] "apro_1a_1" "apro_1a_2" "apro_1a_3" "apro_1b_1" "apro_1b_2" "apro_1b_3"
## [7] "apro_1c_1" "apro_1c_2" "apro_1c_3" "apro_1d_1" "apro_1d_2" "apro_1d_3"
## [13] "apro_1e_1" "apro_1e_2" "apro_1e_3" "apro_2a_1" "apro_2a_2" "apro_2a_3"
## [19] "apro_2b_1" "apro_2b_2" "apro_2b_3" "apro_2c_1" "apro_2c_2" "apro_2c_3"
## [25] "apro_2d_1" "apro_2d_2" "apro_2d_3" "apro_2e_1" "apro_2e_2" "apro_2e_3"
## [31] "apro_3a_1" "apro_3a_2" "apro_3a_3" "apro_3a_4" "apro_3a_5" "apro_3b_1"
## [37] "apro_3b_2" "apro_3b_3" "apro_3b_4" "apro_3b_5" "apro_3c_1" "apro_3c_2"
## [43] "apro_3c_3" "apro_3d_1" "apro_3d_2" "apro_3d_3" "apro_3d_4" "apro_3d_5"
## [49] "apro_3e_1" "apro_3e_2" "apro_3e_3" "apro_4a_1" "apro_4a_2" "apro_4a_3"
## [55] "apro_4b_1" "apro_4b_2" "apro_4b_3" "apro_4c_1" "apro_4c_2" "apro_4c_3"
## [61] "apro_4d_1" "apro_4d_2" "apro_4d_3" "apro_4e_1" "apro_4e_2" "apro_4e_3"
## [67] "apro_5a_1" "apro_5a_2" "apro_5a_3" "apro_5b_1" "apro_5b_2" "apro_5b_3"
## [73] "apro_5c_1" "apro_5c_2" "apro_5c_3" "apro_5d_1" "apro_5d_2" "apro_5d_3"
## [79] "apro_5e_1" "apro_5e_2" "apro_5e_3"dim(dat_1)## [1] 221 81options(scipen = 999) #ohne wissenschaftliche Notation (e^)1.6 Items überprüfen
head(dat_1, 3)## apro_1a_1 apro_1a_2 apro_1a_3 apro_1b_1 apro_1b_2 apro_1b_3 apro_1c_1
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 1 1 1 1 1 1 1
## 5 4 4 4 2 4 3 3
## apro_1c_2 apro_1c_3 apro_1d_1 apro_1d_2 apro_1d_3 apro_1e_1 apro_1e_2
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 1 1 1 1 1 1 1
## 5 4 3 4 4 2 3 3
## apro_1e_3 apro_2a_1 apro_2a_2 apro_2a_3 apro_2b_1 apro_2b_2 apro_2b_3
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 1 NA NA NA NA NA NA
## 5 5 5 3 2 2 2 2
## apro_2c_1 apro_2c_2 apro_2c_3 apro_2d_1 apro_2d_2 apro_2d_3 apro_2e_1
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 5 2 2 4 5 1 3
## apro_2e_2 apro_2e_3 apro_3a_1 apro_3a_2 apro_3a_3 apro_3a_4 apro_3a_5
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA 1 1 1 1 1
## 5 3 2 2 3 2 2 2
## apro_3b_1 apro_3b_2 apro_3b_3 apro_3b_4 apro_3b_5 apro_3c_1 apro_3c_2
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 1 1 1 1 1 1 1
## 5 6 4 3 2 4 6 2
## apro_3c_3 apro_3d_1 apro_3d_2 apro_3d_3 apro_3d_4 apro_3d_5 apro_3e_1
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 1 1 1 1 1 1 1
## 5 3 4 3 4 2 3 3
## apro_3e_2 apro_3e_3 apro_4a_1 apro_4a_2 apro_4a_3 apro_4b_1 apro_4b_2
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 1 1 NA NA NA NA NA
## 5 4 2 2 5 5 4 3
## apro_4b_3 apro_4c_1 apro_4c_2 apro_4c_3 apro_4d_1 apro_4d_2 apro_4d_3
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 1 4 1 2 3 5 3
## apro_4e_1 apro_4e_2 apro_4e_3 apro_5a_1 apro_5a_2 apro_5a_3 apro_5b_1
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 3 3 4 3 4 4 3
## apro_5b_2 apro_5b_3 apro_5c_1 apro_5c_2 apro_5c_3 apro_5d_1 apro_5d_2
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 5 4 2 3 4 4 3
## apro_5d_3 apro_5e_1 apro_5e_2 apro_5e_3
## 3 NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA
## 5 4 2 1 32 Datenaufbereitung
2.1 Umkodieren
dat_1[c("apro_1e_3", "apro_2d_2","apro_3b_1","apro_3b_3","apro_3c_2","apro_3d_1","apro_3e_3","apro_4b_1","apro_4d_2","apro_5b_2")] <- 7-dat_1[c("apro_1e_3", "apro_2d_2","apro_3b_1","apro_3b_3","apro_3c_2","apro_3d_1","apro_3e_3","apro_4b_1","apro_4d_2","apro_5b_2")]2.2 Deskriptive Statistiken der Items
desc <- round(psych::describe(dat_1), 2)
knitr::kable(desc)| vars | n | mean | sd | median | trimmed | mad | min | max | range | skew | kurtosis | se | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| apro_1a_1 | 1 | 219 | 4.22 | 1.42 | 4.0 | 4.32 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.51 | -0.70 | 0.10 |
| apro_1a_2 | 2 | 220 | 4.25 | 1.48 | 5.0 | 4.39 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.68 | -0.49 | 0.10 |
| apro_1a_3 | 3 | 219 | 3.74 | 1.56 | 4.0 | 3.79 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.13 | -1.07 | 0.11 |
| apro_1b_1 | 4 | 219 | 2.81 | 1.52 | 2.0 | 2.68 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.59 | -0.73 | 0.10 |
| apro_1b_2 | 5 | 220 | 3.85 | 1.35 | 4.0 | 3.86 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.21 | -0.75 | 0.09 |
| apro_1b_3 | 6 | 220 | 3.31 | 1.55 | 3.0 | 3.26 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.17 | -1.07 | 0.10 |
| apro_1c_1 | 7 | 220 | 3.56 | 1.66 | 4.0 | 3.58 | 2.22 | 1 | 6 | 5 | 0.00 | -1.28 | 0.11 |
| apro_1c_2 | 8 | 219 | 4.19 | 1.35 | 4.0 | 4.27 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.48 | -0.63 | 0.09 |
| apro_1c_3 | 9 | 220 | 3.61 | 1.49 | 4.0 | 3.60 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.05 | -1.04 | 0.10 |
| apro_1d_1 | 10 | 220 | 3.50 | 1.45 | 4.0 | 3.50 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.04 | -0.92 | 0.10 |
| apro_1d_2 | 11 | 217 | 3.91 | 1.43 | 4.0 | 3.93 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.11 | -0.97 | 0.10 |
| apro_1d_3 | 12 | 219 | 3.07 | 1.62 | 3.0 | 2.97 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.34 | -1.12 | 0.11 |
| apro_1e_1 | 13 | 219 | 3.63 | 1.56 | 4.0 | 3.66 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.08 | -1.09 | 0.11 |
| apro_1e_2 | 14 | 220 | 3.40 | 1.48 | 3.0 | 3.36 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.17 | -1.03 | 0.10 |
| apro_1e_3 | 15 | 220 | 2.98 | 1.46 | 3.0 | 2.91 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.33 | -0.90 | 0.10 |
| apro_2a_1 | 16 | 219 | 3.37 | 1.52 | 4.0 | 3.34 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.05 | -1.01 | 0.10 |
| apro_2a_2 | 17 | 219 | 3.52 | 1.46 | 4.0 | 3.51 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.01 | -0.94 | 0.10 |
| apro_2a_3 | 18 | 219 | 3.45 | 1.53 | 3.0 | 3.44 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.04 | -1.05 | 0.10 |
| apro_2b_1 | 19 | 218 | 3.04 | 1.45 | 3.0 | 2.97 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.37 | -0.80 | 0.10 |
| apro_2b_2 | 20 | 217 | 2.99 | 1.70 | 3.0 | 2.87 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.43 | -1.13 | 0.12 |
| apro_2b_3 | 21 | 219 | 3.52 | 1.55 | 3.0 | 3.53 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.03 | -1.11 | 0.11 |
| apro_2c_1 | 22 | 218 | 3.98 | 1.65 | 4.0 | 4.09 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.38 | -1.09 | 0.11 |
| apro_2c_2 | 23 | 219 | 3.63 | 1.58 | 4.0 | 3.66 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.13 | -1.09 | 0.11 |
| apro_2c_3 | 24 | 217 | 3.50 | 1.58 | 4.0 | 3.50 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.04 | -1.14 | 0.11 |
| apro_2d_1 | 25 | 219 | 3.74 | 1.37 | 4.0 | 3.71 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.06 | -1.05 | 0.09 |
| apro_2d_2 | 26 | 218 | 3.17 | 1.43 | 3.0 | 3.17 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.13 | -1.06 | 0.10 |
| apro_2d_3 | 27 | 218 | 4.74 | 1.56 | 5.0 | 4.99 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -1.09 | 0.02 | 0.11 |
| apro_2e_1 | 28 | 219 | 3.85 | 1.51 | 4.0 | 3.92 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.33 | -0.95 | 0.10 |
| apro_2e_2 | 29 | 219 | 3.58 | 1.51 | 4.0 | 3.58 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.05 | -1.04 | 0.10 |
| apro_2e_3 | 30 | 219 | 3.26 | 1.51 | 3.0 | 3.20 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.28 | -0.97 | 0.10 |
| apro_3a_1 | 31 | 214 | 2.97 | 1.59 | 3.0 | 2.85 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.38 | -1.00 | 0.11 |
| apro_3a_2 | 32 | 216 | 3.31 | 1.59 | 3.0 | 3.27 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.16 | -1.04 | 0.11 |
| apro_3a_3 | 33 | 214 | 2.45 | 1.54 | 2.0 | 2.26 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.77 | -0.64 | 0.11 |
| apro_3a_4 | 34 | 214 | 3.48 | 1.71 | 3.0 | 3.47 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.13 | -1.31 | 0.12 |
| apro_3a_5 | 35 | 216 | 3.14 | 1.64 | 3.0 | 3.06 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.28 | -1.12 | 0.11 |
| apro_3b_1 | 36 | 212 | 2.08 | 1.44 | 1.0 | 1.80 | 0.00 | 1 | 6 | 5 | 1.30 | 0.69 | 0.10 |
| apro_3b_2 | 37 | 216 | 3.45 | 1.50 | 4.0 | 3.43 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.06 | -1.18 | 0.10 |
| apro_3b_3 | 38 | 216 | 3.53 | 1.46 | 4.0 | 3.54 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.05 | -0.99 | 0.10 |
| apro_3b_4 | 39 | 215 | 3.31 | 1.54 | 3.0 | 3.27 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.17 | -1.07 | 0.11 |
| apro_3b_5 | 40 | 216 | 2.64 | 1.58 | 2.0 | 2.47 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.65 | -0.69 | 0.11 |
| apro_3c_1 | 41 | 216 | 5.47 | 1.17 | 6.0 | 5.78 | 0.00 | 1 | 6 | 5 | -2.44 | 5.35 | 0.08 |
| apro_3c_2 | 42 | 216 | 4.47 | 1.45 | 5.0 | 4.60 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.55 | -0.90 | 0.10 |
| apro_3c_3 | 43 | 214 | 3.71 | 1.47 | 4.0 | 3.72 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.16 | -1.03 | 0.10 |
| apro_3d_1 | 44 | 215 | 3.94 | 1.44 | 4.0 | 3.97 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.19 | -1.06 | 0.10 |
| apro_3d_2 | 45 | 215 | 3.39 | 1.59 | 3.0 | 3.36 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.11 | -1.14 | 0.11 |
| apro_3d_3 | 46 | 216 | 4.94 | 1.33 | 5.0 | 5.17 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -1.29 | 0.87 | 0.09 |
| apro_3d_4 | 47 | 216 | 2.81 | 1.60 | 2.5 | 2.66 | 2.22 | 1 | 6 | 5 | 0.50 | -0.87 | 0.11 |
| apro_3d_5 | 48 | 216 | 3.72 | 1.64 | 4.0 | 3.77 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.16 | -1.19 | 0.11 |
| apro_3e_1 | 49 | 216 | 3.58 | 1.56 | 4.0 | 3.60 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.02 | -1.09 | 0.11 |
| apro_3e_2 | 50 | 216 | 3.52 | 1.39 | 4.0 | 3.52 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.02 | -0.84 | 0.09 |
| apro_3e_3 | 51 | 216 | 4.31 | 1.40 | 5.0 | 4.43 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.50 | -0.74 | 0.10 |
| apro_4a_1 | 52 | 213 | 3.10 | 1.64 | 3.0 | 3.02 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.23 | -1.18 | 0.11 |
| apro_4a_2 | 53 | 214 | 3.62 | 1.64 | 4.0 | 3.65 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.08 | -1.23 | 0.11 |
| apro_4a_3 | 54 | 214 | 3.35 | 1.56 | 3.0 | 3.31 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.15 | -1.08 | 0.11 |
| apro_4b_1 | 55 | 211 | 3.34 | 1.32 | 3.0 | 3.35 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.07 | -0.81 | 0.09 |
| apro_4b_2 | 56 | 213 | 3.26 | 1.59 | 3.0 | 3.20 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.20 | -1.09 | 0.11 |
| apro_4b_3 | 57 | 213 | 1.86 | 1.33 | 1.0 | 1.57 | 0.00 | 1 | 6 | 5 | 1.57 | 1.46 | 0.09 |
| apro_4c_1 | 58 | 211 | 3.95 | 1.39 | 4.0 | 3.98 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.17 | -0.89 | 0.10 |
| apro_4c_2 | 59 | 212 | 3.82 | 1.69 | 4.0 | 3.90 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.33 | -1.10 | 0.12 |
| apro_4c_3 | 60 | 212 | 3.63 | 1.53 | 4.0 | 3.66 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.12 | -0.97 | 0.11 |
| apro_4d_1 | 61 | 214 | 3.29 | 1.60 | 3.0 | 3.23 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.14 | -1.15 | 0.11 |
| apro_4d_2 | 62 | 210 | 3.77 | 1.41 | 4.0 | 3.74 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.05 | -1.12 | 0.10 |
| apro_4d_3 | 63 | 213 | 3.61 | 1.51 | 4.0 | 3.63 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.14 | -0.99 | 0.10 |
| apro_4e_1 | 64 | 214 | 3.40 | 1.51 | 3.0 | 3.37 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.13 | -0.98 | 0.10 |
| apro_4e_2 | 65 | 214 | 3.65 | 1.52 | 4.0 | 3.69 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.17 | -0.97 | 0.10 |
| apro_4e_3 | 66 | 212 | 3.63 | 1.60 | 4.0 | 3.66 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.18 | -1.17 | 0.11 |
| apro_5a_1 | 67 | 213 | 3.42 | 1.56 | 3.0 | 3.40 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.02 | -1.07 | 0.11 |
| apro_5a_2 | 68 | 211 | 3.65 | 1.43 | 4.0 | 3.66 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.07 | -0.85 | 0.10 |
| apro_5a_3 | 69 | 214 | 3.23 | 1.39 | 3.0 | 3.22 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.07 | -0.88 | 0.10 |
| apro_5b_1 | 70 | 214 | 3.16 | 1.61 | 3.0 | 3.08 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.29 | -1.04 | 0.11 |
| apro_5b_2 | 71 | 212 | 3.44 | 1.42 | 3.0 | 3.39 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.18 | -0.93 | 0.10 |
| apro_5b_3 | 72 | 214 | 4.29 | 1.46 | 4.0 | 4.41 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.48 | -0.79 | 0.10 |
| apro_5c_1 | 73 | 214 | 3.29 | 1.62 | 3.0 | 3.24 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.24 | -1.05 | 0.11 |
| apro_5c_2 | 74 | 214 | 3.68 | 1.46 | 4.0 | 3.72 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.25 | -0.81 | 0.10 |
| apro_5c_3 | 75 | 214 | 2.96 | 1.47 | 3.0 | 2.87 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.37 | -0.84 | 0.10 |
| apro_5d_1 | 76 | 214 | 3.64 | 1.44 | 4.0 | 3.64 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | -0.04 | -0.95 | 0.10 |
| apro_5d_2 | 77 | 212 | 3.34 | 1.59 | 3.0 | 3.31 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.17 | -1.11 | 0.11 |
| apro_5d_3 | 78 | 214 | 2.96 | 1.55 | 3.0 | 2.88 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.31 | -1.05 | 0.11 |
| apro_5e_1 | 79 | 213 | 2.81 | 1.62 | 3.0 | 2.64 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.52 | -0.87 | 0.11 |
| apro_5e_2 | 80 | 214 | 2.75 | 1.68 | 2.0 | 2.58 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.54 | -1.00 | 0.12 |
| apro_5e_3 | 81 | 214 | 3.37 | 1.74 | 3.0 | 3.34 | 1.48 | 1 | 6 | 5 | 0.09 | -1.31 | 0.12 |
multi.hist(dat_1[1:25], ncol=5, bcol = "darkblue", freq = TRUE)
3 Prüfen der Voraussetzungen der EFA
3.1 Korrelationen der Variablen in einer Heat Map
cor.plot(cor(dat_1, use="pairwise.complete.obs"))
#pairs.panels(dat, lm = TRUE, cor = TRUE, jiggle = T) #hier wegen der großen Anzahl an Items eher unübersichtlich. Wir sehen, dass es substanzielle Zusammenhänge zwischen den Items gibt.
3.2 Bartlett Test, sollte in jedem Fall signifikant sein (p < 0.05).
Dieser testet, ob die Korrelationsmatrix der beobachteten Variablen in der Grundgesamtheit gleich der Einheitsmatrix ist. Kann diese Nullhypothese nicht abgelehnt werden, sollte die Faktorenanalyse nicht durchgeführt werden.
Ergebnis: p-Wert von 0; EFA kann durchgeführt werden.
cortest.bartlett(dat_1, n = nrow(dat_1))## R was not square, finding R from data## $chisq
## [1] 17828.35
##
## $p.value
## [1] 0
##
## $df
## [1] 32403.3 KMO (Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium)
Das KMO beschreibt, wie viel Varianz sich die Items miteinander teilen.
Das KMO sollte mindestens .50 sein. Je höher der Wert, desto besser.
Ergebnis: KMO (overall MSA) ergab einen Wert von 0.95. -> Die Items korrelieren sehr hoch.
kmo <- KMO(dat_1)
kmo## Kaiser-Meyer-Olkin factor adequacy
## Call: KMO(r = dat_1)
## Overall MSA = 0.95
## MSA for each item =
## apro_1a_1 apro_1a_2 apro_1a_3 apro_1b_1 apro_1b_2 apro_1b_3 apro_1c_1 apro_1c_2
## 0.93 0.82 0.96 0.97 0.94 0.96 0.98 0.93
## apro_1c_3 apro_1d_1 apro_1d_2 apro_1d_3 apro_1e_1 apro_1e_2 apro_1e_3 apro_2a_1
## 0.97 0.97 0.94 0.91 0.97 0.97 0.91 0.92
## apro_2a_2 apro_2a_3 apro_2b_1 apro_2b_2 apro_2b_3 apro_2c_1 apro_2c_2 apro_2c_3
## 0.93 0.96 0.93 0.98 0.98 0.85 0.97 0.96
## apro_2d_1 apro_2d_2 apro_2d_3 apro_2e_1 apro_2e_2 apro_2e_3 apro_3a_1 apro_3a_2
## 0.95 0.94 0.91 0.97 0.97 0.97 0.96 0.97
## apro_3a_3 apro_3a_4 apro_3a_5 apro_3b_1 apro_3b_2 apro_3b_3 apro_3b_4 apro_3b_5
## 0.96 0.96 0.95 0.82 0.95 0.95 0.95 0.94
## apro_3c_1 apro_3c_2 apro_3c_3 apro_3d_1 apro_3d_2 apro_3d_3 apro_3d_4 apro_3d_5
## 0.82 0.90 0.96 0.95 0.97 0.92 0.95 0.97
## apro_3e_1 apro_3e_2 apro_3e_3 apro_4a_1 apro_4a_2 apro_4a_3 apro_4b_1 apro_4b_2
## 0.96 0.95 0.90 0.97 0.93 0.96 0.95 0.96
## apro_4b_3 apro_4c_1 apro_4c_2 apro_4c_3 apro_4d_1 apro_4d_2 apro_4d_3 apro_4e_1
## 0.92 0.96 0.96 0.97 0.96 0.93 0.92 0.95
## apro_4e_2 apro_4e_3 apro_5a_1 apro_5a_2 apro_5a_3 apro_5b_1 apro_5b_2 apro_5b_3
## 0.96 0.89 0.97 0.97 0.87 0.95 0.92 0.88
## apro_5c_1 apro_5c_2 apro_5c_3 apro_5d_1 apro_5d_2 apro_5d_3 apro_5e_1 apro_5e_2
## 0.95 0.95 0.94 0.95 0.96 0.94 0.94 0.93
## apro_5e_3
## 0.94der Overall MSA (Measure of Sampling Adequacy)-Wert entspricht dem KMO.
# ist irgendeiner der MSAi Werte kleiner als .50?
any(kmo$MSAi < 0.50)## [1] FALSEEs liegt kein MSA Wert unter 0.5. Die EFA kann durchgeführt werden.
4 Anzahl der Faktoren bestimmen
4.1 Parallelanalyse und Scree-Plot
dim(dat_1)## [1] 221 81fa_parallel1 <- fa.parallel(dat_1, fm="ml", fa="pc", n.iter=2000, SMC=FALSE, sim=TRUE, quant=0.95, plot=TRUE) ## 10000 wäre besser, dauert aber länger## Parallel analysis suggests that the number of factors = NA and the number of components = 4abline(h=1)
print(fa_parallel1)## Call: fa.parallel(x = dat_1, fm = "ml", fa = "pc", n.iter = 2000, SMC = FALSE,
## sim = TRUE, quant = 0.95, plot = TRUE)
## Parallel analysis suggests that the number of factors = NA and the number of components = 4
##
## Eigen Values of
##
## eigen values of factors
## [1] 37.94 4.71 2.26 1.77 1.51 0.92 0.89 0.71 0.52 0.46 0.41 0.36
## [13] 0.32 0.30 0.28 0.21 0.18 0.17 0.15 0.11 0.10 0.08 0.05 0.03
## [25] 0.02 0.01 0.00 -0.03 -0.04 -0.04 -0.06 -0.07 -0.09 -0.10 -0.10 -0.12
## [37] -0.12 -0.13 -0.15 -0.17 -0.17 -0.18 -0.19 -0.20 -0.21 -0.22 -0.22 -0.24
## [49] -0.25 -0.26 -0.27 -0.27 -0.28 -0.30 -0.30 -0.31 -0.33 -0.33 -0.34 -0.35
## [61] -0.35 -0.36 -0.37 -0.40 -0.40 -0.41 -0.42 -0.44 -0.45 -0.46 -0.46 -0.49
## [73] -0.51 -0.52 -0.53 -0.53 -0.55 -0.58 -0.60 -0.63 -0.67
##
## eigen values of simulated factors
## [1] NA
##
## eigen values of components
## [1] 38.39 5.39 2.86 2.40 2.09 1.57 1.50 1.32 1.14 1.02 1.00 0.97
## [13] 0.91 0.90 0.84 0.77 0.73 0.72 0.66 0.64 0.61 0.59 0.57 0.55
## [25] 0.51 0.51 0.48 0.47 0.46 0.45 0.43 0.41 0.40 0.38 0.37 0.36
## [37] 0.34 0.34 0.33 0.32 0.32 0.29 0.28 0.28 0.26 0.25 0.24 0.23
## [49] 0.22 0.22 0.21 0.21 0.20 0.19 0.19 0.18 0.17 0.16 0.15 0.15
## [61] 0.14 0.14 0.13 0.13 0.12 0.12 0.11 0.11 0.10 0.09 0.08 0.08
## [73] 0.08 0.07 0.07 0.06 0.06 0.05 0.05 0.04 0.03
##
## eigen values of simulated components
## [1] 2.47 2.35 2.26 2.18 2.12 2.06 2.00 1.95 1.90 1.85 1.80 1.76 1.72 1.67 1.64
## [16] 1.60 1.56 1.52 1.49 1.45 1.42 1.39 1.36 1.33 1.29 1.26 1.24 1.21 1.18 1.15
## [31] 1.13 1.10 1.07 1.05 1.02 1.00 0.97 0.95 0.93 0.90 0.88 0.86 0.84 0.81 0.79
## [46] 0.77 0.75 0.73 0.71 0.69 0.67 0.65 0.63 0.62 0.60 0.58 0.56 0.54 0.53 0.51
## [61] 0.49 0.48 0.46 0.44 0.43 0.41 0.39 0.38 0.36 0.35 0.33 0.32 0.30 0.29 0.27
## [76] 0.26 0.24 0.23 0.21 0.19 0.17pa1 <- 4
fa_parallel2 <- fa.parallel(dat_1, fm="ml", fa="fa", n.iter=2000, SMC=TRUE, sim=FALSE, quant=0.95, plot=TRUE)
## Parallel analysis suggests that the number of factors = 5 and the number of components = NAprint(fa_parallel2)## Call: fa.parallel(x = dat_1, fm = "ml", fa = "fa", n.iter = 2000, SMC = TRUE,
## sim = FALSE, quant = 0.95, plot = TRUE)
## Parallel analysis suggests that the number of factors = 5 and the number of components = NA
##
## Eigen Values of
##
## eigen values of factors
## [1] 38.21 5.17 2.64 2.15 1.87 1.28 1.27 1.05 0.83 0.78 0.74 0.67
## [13] 0.66 0.63 0.61 0.51 0.50 0.48 0.44 0.42 0.39 0.38 0.34 0.33
## [25] 0.30 0.29 0.26 0.25 0.24 0.22 0.21 0.20 0.18 0.16 0.16 0.14
## [37] 0.14 0.12 0.11 0.10 0.09 0.09 0.07 0.06 0.06 0.05 0.05 0.04
## [49] 0.03 0.03 0.02 0.01 0.00 0.00 -0.01 -0.02 -0.02 -0.03 -0.03 -0.04
## [61] -0.04 -0.05 -0.06 -0.06 -0.06 -0.08 -0.08 -0.09 -0.09 -0.10 -0.10 -0.11
## [73] -0.11 -0.11 -0.12 -0.13 -0.13 -0.15 -0.15 -0.16 -0.16
##
## eigen values of simulated factors
## [1] NA
##
## eigen values of components
## [1] 38.39 5.39 2.86 2.40 2.09 1.57 1.50 1.32 1.14 1.02 1.00 0.97
## [13] 0.91 0.90 0.84 0.77 0.73 0.72 0.66 0.64 0.61 0.59 0.57 0.55
## [25] 0.51 0.51 0.48 0.47 0.46 0.45 0.43 0.41 0.40 0.38 0.37 0.36
## [37] 0.34 0.34 0.33 0.32 0.32 0.29 0.28 0.28 0.26 0.25 0.24 0.23
## [49] 0.22 0.22 0.21 0.21 0.20 0.19 0.19 0.18 0.17 0.16 0.15 0.15
## [61] 0.14 0.14 0.13 0.13 0.12 0.12 0.11 0.11 0.10 0.09 0.08 0.08
## [73] 0.08 0.07 0.07 0.06 0.06 0.05 0.05 0.04 0.03
##
## eigen values of simulated components
## [1] NApa2 <- 5
#Eigenwert > 1 Kriterium
fa_parallel1$pc.values## [1] 38.39288192 5.39086507 2.85724622 2.40222124 2.08720782 1.56859333
## [7] 1.50209815 1.31993264 1.14138200 1.02289139 0.99545278 0.97028645
## [13] 0.91122099 0.90055768 0.83873718 0.77222038 0.72915822 0.72098731
## [19] 0.66113200 0.64151347 0.61430423 0.59497447 0.57374884 0.54990753
## [25] 0.51198368 0.51049911 0.48246333 0.47214767 0.46152735 0.44557209
## [31] 0.42637124 0.40936777 0.40201280 0.37507838 0.36653554 0.36113455
## [37] 0.34201591 0.33885214 0.33430829 0.32432852 0.32402933 0.29439246
## [43] 0.27900535 0.27803685 0.26435448 0.24748679 0.23911879 0.22743342
## [49] 0.22431127 0.21932024 0.21427248 0.21116501 0.20331063 0.18967210
## [55] 0.18843304 0.18165809 0.17077955 0.16136811 0.15270909 0.15127499
## [61] 0.13992045 0.13825756 0.13133247 0.12877244 0.12111512 0.11751689
## [67] 0.11418274 0.10659140 0.10166710 0.09218803 0.08164362 0.08111590
## [73] 0.07553709 0.06691324 0.06560669 0.06098184 0.05625085 0.05401229
## [79] 0.04766669 0.03895607 0.03391976which(fa_parallel1$pc.values>1)## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10ew <- 10
#Screeplot: siehe Plot aus Parallelanalyse 1
#? 3 oder 5?
scree <- "4 oder 5"4.2 MAP Test
map <- VSS(dat_1, n=81) # n bezieht sich hier auf die Anzahl der möglichen Faktoren die man extrahieren kann. Dies entspricht hier also der Anzahl der Items, also 25. 
map##
## Very Simple Structure
## Call: vss(x = x, n = n, rotate = rotate, diagonal = diagonal, fm = fm,
## n.obs = n.obs, plot = plot, title = title, use = use, cor = cor)
## VSS complexity 1 achieves a maximimum of 0.96 with 1 factors
## VSS complexity 2 achieves a maximimum of 0.97 with 2 factors
##
## The Velicer MAP achieves a minimum of 0.01 with 8 factors
## BIC achieves a minimum of -10615.2 with 5 factors
## Sample Size adjusted BIC achieves a minimum of -1998.04 with 11 factors
##
## Statistics by number of factors
## vss1 vss2 map dof chisq
## 1 0.96 0.00 0.0213 3159 7774.13471849
## 2 0.69 0.97 0.0138 3079 6403.72874550
## 3 0.38 0.85 0.0121 3000 5766.22467265
## 4 0.35 0.77 0.0112 2922 5281.67454120
## 5 0.33 0.75 0.0096 2845 4742.57110458
## 6 0.34 0.75 0.0093 2769 4459.21421277
## 7 0.28 0.69 0.0089 2694 4161.84855120
## 8 0.36 0.71 0.0088 2620 3890.59754875
## 9 0.35 0.71 0.0089 2547 3731.25790382
## 10 0.35 0.74 0.0090 2475 3528.29891363
## 11 0.36 0.74 0.0091 2404 3360.75493481
## 12 0.37 0.74 0.0094 2334 3237.63527589
## 13 0.41 0.76 0.0096 2265 3101.06451492
## 14 0.42 0.77 0.0095 2197 2982.39151079
## 15 0.43 0.78 0.0096 2130 2835.49227510
## 16 0.46 0.80 0.0098 2064 2709.55082821
## 17 0.49 0.80 0.0098 1999 2595.97282147
## 18 0.50 0.80 0.0101 1935 2483.16039020
## 19 0.48 0.80 0.0104 1872 2360.50889027
## 20 0.49 0.80 0.0107 1810 2273.24508644
## 21 0.49 0.80 0.0109 1749 2166.38116152
## 22 0.47 0.79 0.0111 1689 2058.85501489
## 23 0.45 0.79 0.0114 1630 1968.92577048
## 24 0.45 0.79 0.0117 1572 1869.49264183
## 25 0.46 0.78 0.0121 1515 1776.12003836
## 26 0.45 0.77 0.0125 1459 1692.94970437
## 27 0.45 0.77 0.0128 1404 1614.37545511
## 28 0.46 0.78 0.0132 1350 1545.90346362
## 29 0.46 0.79 0.0137 1297 1477.33954835
## 30 0.45 0.74 0.0141 1245 1398.59987232
## 31 0.46 0.77 0.0146 1194 1339.90001912
## 32 0.45 0.76 0.0151 1144 1265.61625426
## 33 0.43 0.75 0.0156 1095 1199.66436179
## 34 0.43 0.75 0.0163 1047 1130.88234604
## 35 0.43 0.77 0.0169 1000 1066.79171407
## 36 0.43 0.77 0.0176 954 1018.08794444
## 37 0.46 0.75 0.0182 909 960.84761551
## 38 0.45 0.74 0.0188 865 915.01315632
## 39 0.42 0.75 0.0194 822 870.90312107
## 40 0.41 0.73 0.0200 780 826.41677810
## 41 0.40 0.76 0.0206 739 784.76299447
## 42 0.40 0.76 0.0215 699 741.98472949
## 43 0.42 0.76 0.0221 660 707.54292889
## 44 0.42 0.75 0.0228 622 669.29544984
## 45 0.41 0.76 0.0238 585 622.99250209
## 46 0.40 0.77 0.0245 549 569.87017377
## 47 0.38 0.75 0.0255 514 532.28740048
## 48 0.37 0.76 0.0267 480 487.54079316
## 49 0.36 0.75 0.0278 447 440.79641942
## 50 0.39 0.76 0.0290 415 404.68426175
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## 60 0.99516932397350599259766568138729780912399291992187500000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
## 61 0.99099336993560260822277996339835226535797119140625000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
## 62 0.99407246094667567337666014282149262726306915283203125000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
## 63 0.99118128683983830473636089664069004356861114501953125000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
## 64 0.98508628821873112091367374887340702116489410400390625000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
## 65 0.99024924566913208323626349738333374261856079101562500000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
## 66 0.97420637393405806747637143416795879602432250976562500000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
## 67 0.92654071915775526591119160002563148736953735351562500000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
## 68 0.64164879539273400599341812267084605991840362548828125000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
## 69 NA
## 70 NA
## 71 NA
## 72 NA
## 73 NA
## 74 NA
## 75 NA
## 76 NA
## 77 NA
## 78 NA
## 79 NA
## 80 NA
## 81 NA
## sqresid fit RMSEA BIC SABIC complex eChisq SRMR eCRMS
## 1 68.52 0.96 0.0812 -9279 732 1.0 9437.8395780825 0.081180675 0.0822
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## 4 26.12 0.98 0.0603 -10492 -1232 2.3 2300.6989236150 0.040081711 0.0422
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## 7 17.43 0.99 0.0494 -10381 -1843 2.8 1161.5640080507 0.028479865 0.0312
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## 16 9.09 0.99 0.0373 -8432 -1891 2.9 421.3886898788 0.017153699 0.0215
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## 23 6.10 1.00 0.0303 -6830 -1665 3.1 212.6858463778 0.012186687 0.0172
## 24 5.82 1.00 0.0289 -6616 -1635 3.2 192.3823487182 0.011590415 0.0166
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## 27 5.03 1.00 0.0256 -5965 -1515 3.3 145.0020519360 0.010062443 0.0153
## 28 4.76 1.00 0.0252 -5742 -1463 3.2 132.6950720941 0.009625953 0.0149
## 29 4.55 1.00 0.0247 -5524 -1414 3.3 120.6642834502 0.009179219 0.0145
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## 34 3.64 1.00 0.0185 -4521 -1203 3.3 74.8682696772 0.007230449 0.0127
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## 41 2.58 1.00 0.0161 -3204 -863 3.4 37.5615309840 0.005121392 0.0107
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## 45 2.00 1.00 0.0165 -2535 -681 3.4 24.8808628614 0.004168205 0.0098
## 46 2.07 1.00 0.0123 -2394 -654 3.4 22.3761846922 0.003952841 0.0096
## 47 1.95 1.00 0.0118 -2242 -613 3.4 19.8045770444 0.003718769 0.0093
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## 49 1.89 1.00 0.0000 -1972 -556 3.5 15.5327579646 0.003293371 0.0089
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## 54 1.37 1.00 0.0000 -1332 -391 3.3 7.3930795176 0.002272108 0.0075
## 55 1.30 1.00 0.0000 -1214 -358 3.4 6.4176578001 0.002116921 0.0073
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## 57 1.13 1.00 0.0000 -992 -298 3.4 4.5384487504 0.001780205 0.0068
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## 70 0.77 1.00 NA NA NA 3.3 0.0284474656 0.000140941 NA
## 71 0.77 1.00 NA NA NA 3.4 0.0032813861 0.000047868 NA
## 72 0.74 1.00 NA NA NA 3.5 0.0000075589 0.000002297 NA
## 73 0.78 1.00 NA NA NA 3.6 0.0000017023 0.000001090 NA
## 74 0.75 1.00 NA NA NA 3.7 0.0000019545 0.000001168 NA
## 75 0.79 1.00 NA NA NA 3.6 0.0000014340 0.000001001 NA
## 76 0.80 1.00 NA NA NA 3.6 0.0000000572 0.000000200 NA
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## 80 0.78 1.00 NA NA NA 3.6 0.0000000011 0.000000028 NA
## 81 0.78 1.00 NA NA NA 3.6 0.0000000011 0.000000028 NA
## eBIC
## 1 -7615
## 2 -12316
## 3 -13112
## 4 -13473
## 5 -13674
## 6 -13526
## 7 -13381
## 8 -13154
## 9 -12859
## 10 -12564
## 11 -12263
## 12 -11950
## 13 -11642
## 14 -11337
## 15 -11034
## 16 -10720
## 17 -10410
## 18 -10102
## 19 -9793
## 20 -9486
## 21 -9182
## 22 -8884
## 23 -8586
## 24 -8294
## 25 -8003
## 26 -7717
## 27 -7434
## 28 -7155
## 29 -6881
## 30 -6611
## 31 -6346
## 32 -6085
## 33 -5829
## 34 -5577
## 35 -5330
## 36 -5088
## 37 -4851
## 38 -4618
## 39 -4391
## 40 -4169
## 41 -3952
## 42 -3740
## 43 -3532
## 44 -3330
## 45 -3133
## 46 -2941
## 47 -2755
## 48 -2574
## 49 -2397
## 50 -2227
## 51 -2061
## 52 -1901
## 53 -1746
## 54 -1596
## 55 -1451
## 56 -1312
## 57 -1178
## 58 -1049
## 59 -925
## 60 -807
## 61 -694
## 62 -587
## 63 -485
## 64 -388
## 65 -296
## 66 -210
## 67 -129
## 68 -54
## 69 NA
## 70 NA
## 71 NA
## 72 NA
## 73 NA
## 74 NA
## 75 NA
## 76 NA
## 77 NA
## 78 NA
## 79 NA
## 80 NA
## 81 NAmap <- 5
knitr::kable(rbind(pa1,pa2,ew,scree, map))| pa1 | 4 |
| pa2 | 5 |
| ew | 10 |
| scree | 4 oder 5 |
| map | 5 |
4.3 Ergebnisübersicht
- Eigenwert-Kriterium (10 Faktoren)
- Scree-Test nach Cattell (4 oder 5 Faktoren)
- Parallelanalyse (4 oder 5 Faktoren)
- MAP Test (8 Faktoren)
5 EFA
5.1 Ãœbersichtliche Ergebnisse erhalten
siehe Skript Moodle
# um eine übersichtliche Ansicht der Ergebnisse zu erhalten und eine Interpretation zu ermöglichen, ist es wichtig, dass die Items ebenfalls angezeigt werden. Dies ist per Hand möglich (z. B. kopieren des Outputs in Excel, dann SVERWEISE oder VLOOKUP verwenden) oder direkt in R.
## Eine Beschreibung der Parameter der ersten Funktion kann man hier finden:
# https://github.com/kthorstmann/horst/blob/master/R/machtItems.R
# https://github.com/kthorstmann/horst/blob/master/R/make_bold.R
Codebook_apro <- openxlsx::read.xlsx("Codebook_apro.xlsx")
codebook <- Codebook_apro
matchItems <- function(efa.result, codebook, shortitem = "Itemnamen",
longitem = "Iteminhalt", digits=3, cut=NULL){
fs <- psych::fa.sort(efa.result)
loadings <- as.data.frame(fs$loadings[1:nrow(fs$loadings), 1:ncol(fs$loadings)])
colnames(loadings) <- attr(fs$loadings, which="dimnames")[[2]]
matches <- match(x = rownames(loadings), table = codebook[,shortitem])
Item <- codebook[matches,longitem]
resultEFA <- data.frame(Item, loadings)
is.num <- sapply(resultEFA, is.numeric)
resultEFA[is.num] <- lapply(resultEFA[is.num], round, digits) # round to digits
if (!is.null(cut)) {
resultEFA[is.num][abs(resultEFA[is.num]) <= cut] = NA
}
return(resultEFA)
}
## sowie eine Funktion, um die Outputs so zu formatieren, dass die Werte in den Tabellen übersichtlich formatiert sind.
make_bold <- function(data.frame, cut = 0.30){
numerics <- sapply(data.frame, is.numeric)
x <- c(0.3, 0.2)
change_to_bold <- function(x, cut){
out <- sapply(x, function(x){ifelse(abs(x) >= cut, paste0("**", x, "**"), x)})
out
}
data.frame[numerics] <- apply(data.frame[numerics], 2, change_to_bold, cut = cut)
return(data.frame)
}5.2 Faktoranalyse durchführen
5.2.1 Faktorlösung nach Paralleltest, Scree-Test und MAP
Es wurden alle möglichen Faktoranzahlen von 4-10 durchgegangen und die Ergebnisse gesichert für die Analyse. Ab 8 Faktoren wird uns folgende Fehlermeldung gegeben -> Warnung: convergence not obtained in GPFoblq. 1000 iterations used. Somit hören wir nach 7 Faktoren mit der Rotation auf.
efa1.1 <- fa(dat_1, nfactors = 5, fm="pa", rotate="promax") # promax oblique
efa1.2 <- fa(dat_1, nfactors = 5, fm="pa", rotate="geominQ") # geominQ oblique5.2.2 Zusammenfassung anzeigen lassen für 5 Faktorlösung:
print(efa1.1, sort= TRUE, cut= .3)## Factor Analysis using method = pa
## Call: fa(r = dat_1, nfactors = 5, rotate = "promax", fm = "pa")
## Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix
## item PA1 PA3 PA2 PA5 PA4 h2 u2 com
## apro_5e_3 81 0.91 0.706 0.29 1.2
## apro_4a_1 52 0.90 0.829 0.17 1.2
## apro_4c_2 59 0.90 0.578 0.42 1.1
## apro_3a_5 35 0.87 0.719 0.28 1.1
## apro_3a_4 34 0.87 0.798 0.20 1.1
## apro_1c_1 7 0.76 0.772 0.23 1.1
## apro_2b_3 21 0.74 0.756 0.24 1.1
## apro_5a_1 67 0.74 0.766 0.23 1.2
## apro_5c_2 74 0.70 0.562 0.44 1.2
## apro_4e_2 65 0.68 0.551 0.45 1.5
## apro_5e_1 79 0.68 0.479 0.52 1.5
## apro_1e_2 14 0.66 0.737 0.26 1.1
## apro_4c_3 60 0.63 0.734 0.27 1.2
## apro_5d_2 77 0.61 0.825 0.17 1.4
## apro_1a_3 3 0.60 0.585 0.42 1.2
## apro_3a_3 33 0.60 0.31 0.599 0.40 1.6
## apro_3b_3 38 0.56 0.55 0.735 0.26 2.5
## apro_2c_3 24 0.55 0.44 0.612 0.39 2.1
## apro_2c_2 23 0.54 0.52 0.681 0.32 2.2
## apro_3c_3 43 0.54 0.619 0.38 1.3
## apro_5e_2 80 0.52 0.448 0.55 1.7
## apro_4e_1 64 0.52 0.36 0.650 0.35 2.1
## apro_2d_3 27 0.45 0.203 0.80 1.6
## apro_4b_2 56 0.45 0.42 0.643 0.36 2.0
## apro_3d_5 48 0.42 0.40 0.761 0.24 2.2
## apro_1b_1 4 0.41 0.31 0.582 0.42 2.5
## apro_2a_3 18 0.37 0.794 0.21 2.9
## apro_3d_2 45 0.35 0.35 0.809 0.19 2.9
## apro_1c_3 9 0.33 0.665 0.33 3.2
## apro_2b_1 19 0.88 0.511 0.49 1.2
## apro_2a_2 17 0.84 0.452 0.55 1.2
## apro_1d_2 11 0.83 0.565 0.44 1.1
## apro_3e_2 50 0.81 0.727 0.27 1.0
## apro_2d_1 25 0.78 0.715 0.29 1.4
## apro_1b_2 5 0.68 0.585 0.41 1.5
## apro_3b_2 37 0.66 0.577 0.42 1.4
## apro_1c_2 8 0.61 0.425 0.57 1.5
## apro_5d_1 76 0.61 0.641 0.36 1.4
## apro_2a_1 16 0.57 0.437 0.56 1.3
## apro_5a_2 68 0.53 0.599 0.40 1.6
## apro_5c_3 75 0.52 0.534 0.47 2.3
## apro_5d_3 78 0.49 0.39 0.575 0.43 3.0
## apro_4c_1 58 0.49 0.405 0.60 1.4
## apro_2e_1 28 0.47 0.515 0.48 2.4
## apro_4a_3 54 0.46 0.657 0.34 1.7
## apro_3a_1 31 0.34 0.42 0.765 0.23 2.8
## apro_5a_3 69 0.41 0.180 0.82 1.6
## apro_1d_1 10 0.39 0.41 0.623 0.38 2.2
## apro_4d_1 61 0.38 0.38 0.716 0.28 2.2
## apro_2b_2 20 0.730 0.27 3.9
## apro_2e_3 30 0.655 0.34 3.9
## apro_4e_3 66 0.98 0.630 0.37 1.1
## apro_1a_2 2 0.95 0.554 0.45 1.2
## apro_5b_3 72 0.89 0.521 0.48 1.2
## apro_4d_3 63 0.85 0.600 0.40 1.1
## apro_2c_1 22 0.77 0.398 0.60 1.2
## apro_3e_1 49 0.75 0.657 0.34 1.2
## apro_3a_2 32 0.73 0.658 0.34 1.1
## apro_5c_1 73 0.37 0.63 0.702 0.30 1.9
## apro_1e_1 13 0.61 0.709 0.29 1.3
## apro_3b_4 39 0.59 0.747 0.25 1.4
## apro_3d_4 47 0.59 0.631 0.37 1.6
## apro_1a_1 1 0.56 0.330 0.67 1.1
## apro_2e_2 29 0.36 0.48 0.714 0.29 2.0
## apro_3d_3 46 0.47 -0.40 0.520 0.48 2.7
## apro_5b_1 70 0.47 0.583 0.42 1.9
## apro_4a_2 53 0.47 0.386 0.61 2.5
## apro_1d_3 12 0.45 0.447 0.55 2.1
## apro_1b_3 6 0.33 0.44 0.677 0.32 2.1
## apro_3c_1 41 0.094 0.91 3.7
## apro_4d_2 62 0.91 0.713 0.29 1.0
## apro_5b_2 71 0.83 0.611 0.39 1.2
## apro_3d_1 44 0.77 0.716 0.28 1.1
## apro_4b_1 55 0.71 0.643 0.36 1.1
## apro_3e_3 51 0.44 0.64 0.610 0.39 2.3
## apro_1e_3 15 0.64 0.35 0.654 0.35 1.7
## apro_3c_2 42 0.53 0.64 -0.30 0.697 0.30 2.8
## apro_2d_2 26 0.56 0.591 0.41 1.7
## apro_4b_3 57 0.31 0.69 0.672 0.33 1.7
## apro_3b_1 36 0.49 0.270 0.73 1.3
## apro_3b_5 40 0.39 0.635 0.36 2.6
##
## PA1 PA3 PA2 PA5 PA4
## SS loadings 18.32 12.07 9.57 5.76 3.44
## Proportion Var 0.23 0.15 0.12 0.07 0.04
## Cumulative Var 0.23 0.38 0.49 0.56 0.61
## Proportion Explained 0.37 0.25 0.19 0.12 0.07
## Cumulative Proportion 0.37 0.62 0.81 0.93 1.00
##
## With factor correlations of
## PA1 PA3 PA2 PA5 PA4
## PA1 1.00 0.74 0.56 0.70 0.35
## PA3 0.74 1.00 0.63 0.64 0.42
## PA2 0.56 0.63 1.00 0.51 0.36
## PA5 0.70 0.64 0.51 1.00 0.32
## PA4 0.35 0.42 0.36 0.32 1.00
##
## Mean item complexity = 1.8
## Test of the hypothesis that 5 factors are sufficient.
##
## df null model = 3240 with the objective function = 92.78 with Chi Square = 17828.35
## df of the model are 2845 and the objective function was 25.12
##
## The root mean square of the residuals (RMSR) is 0.03
## The df corrected root mean square of the residuals is 0.04
##
## The harmonic n.obs is 214 with the empirical chi square 1629.27 with prob < 1
## The total n.obs was 221 with Likelihood Chi Square = 4742.57 with prob < 0.000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000007
##
## Tucker Lewis Index of factoring reliability = 0.849
## RMSEA index = 0.055 and the 90 % confidence intervals are 0.052 0.058
## BIC = -10615.2
## Fit based upon off diagonal values = 0.99
## Measures of factor score adequacy
## PA1 PA3 PA2 PA5 PA4
## Correlation of (regression) scores with factors 0.99 0.98 0.98 0.97 0.94
## Multiple R square of scores with factors 0.98 0.96 0.96 0.94 0.88
## Minimum correlation of possible factor scores 0.96 0.93 0.92 0.89 0.76print(efa1.2, sort=TRUE, cut= .3)## Factor Analysis using method = pa
## Call: fa(r = dat_1, nfactors = 5, rotate = "geominQ", fm = "pa")
## Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix
## item PA1 PA5 PA2 PA3 PA4 h2 u2 com
## apro_4a_1 52 0.95 0.829 0.17 1.0
## apro_5e_3 81 0.89 0.706 0.29 1.1
## apro_3a_4 34 0.85 0.798 0.20 1.1
## apro_3a_5 35 0.80 0.719 0.28 1.1
## apro_4c_2 59 0.78 0.578 0.42 1.2
## apro_5e_1 79 0.77 0.479 0.52 1.2
## apro_1c_1 7 0.74 0.772 0.23 1.1
## apro_3a_3 33 0.73 0.599 0.40 1.2
## apro_5d_2 77 0.70 0.825 0.17 1.2
## apro_4b_3 57 0.67 0.61 0.672 0.33 2.1
## apro_2b_3 21 0.67 0.756 0.24 1.3
## apro_5a_1 67 0.67 0.766 0.23 1.3
## apro_1e_2 14 0.65 0.737 0.26 1.2
## apro_5e_2 80 0.64 0.448 0.55 1.2
## apro_4c_3 60 0.61 0.734 0.27 1.3
## apro_5c_2 74 0.58 0.562 0.44 1.5
## apro_1b_1 4 0.58 0.582 0.42 1.6
## apro_1a_3 3 0.57 0.585 0.42 1.3
## apro_3b_3 38 0.56 0.48 0.735 0.26 2.1
## apro_4e_2 65 0.56 0.551 0.45 1.8
## apro_4e_1 64 0.55 0.35 0.650 0.35 1.8
## apro_3c_3 43 0.52 0.619 0.38 1.5
## apro_3a_1 31 0.51 0.38 0.765 0.23 2.4
## apro_2c_3 24 0.47 0.43 0.612 0.39 2.1
## apro_4b_2 56 0.45 0.41 0.643 0.36 2.0
## apro_4d_1 61 0.44 0.39 0.716 0.28 2.2
## apro_1c_3 9 0.43 0.665 0.33 2.4
## apro_3b_5 40 0.42 0.36 0.635 0.36 2.8
## apro_2a_3 18 0.42 0.32 0.794 0.21 2.8
## apro_2b_2 20 0.40 0.730 0.27 3.2
## apro_3d_2 45 0.39 0.36 0.809 0.19 3.0
## apro_2d_3 27 0.38 0.203 0.80 1.7
## apro_2e_3 30 0.37 0.655 0.34 3.0
## apro_2b_1 19 0.75 0.511 0.49 1.2
## apro_1d_2 11 0.74 0.565 0.44 1.0
## apro_3e_2 50 0.74 0.727 0.27 1.1
## apro_2a_2 17 0.71 0.452 0.55 1.2
## apro_2d_1 25 0.71 0.715 0.29 1.3
## apro_1b_2 5 0.61 0.585 0.41 1.5
## apro_3b_2 37 0.60 0.577 0.42 1.4
## apro_5d_1 76 0.58 0.641 0.36 1.4
## apro_1c_2 8 0.57 0.425 0.57 1.4
## apro_2a_1 16 0.52 0.437 0.56 1.3
## apro_5a_2 68 0.52 0.599 0.40 1.6
## apro_2c_2 23 0.45 0.50 0.681 0.32 2.2
## apro_2e_1 28 0.49 0.515 0.48 2.0
## apro_4c_1 58 0.47 0.405 0.60 1.3
## apro_5c_3 75 0.47 0.534 0.47 2.2
## apro_5d_3 78 0.47 0.36 0.575 0.43 2.6
## apro_4a_3 54 0.32 0.45 0.657 0.34 2.1
## apro_3d_5 48 0.41 0.42 0.761 0.24 2.3
## apro_1d_1 10 0.40 0.41 0.623 0.38 2.1
## apro_5a_3 69 0.37 0.180 0.82 1.6
## apro_4e_3 66 0.84 0.630 0.37 1.1
## apro_1a_2 2 0.83 0.554 0.45 1.2
## apro_5b_3 72 0.77 0.521 0.48 1.2
## apro_4d_3 63 0.76 0.600 0.40 1.0
## apro_3e_1 49 0.67 0.657 0.34 1.4
## apro_3a_2 32 0.65 0.658 0.34 1.3
## apro_2c_1 22 0.64 0.398 0.60 1.2
## apro_1e_1 13 0.57 0.709 0.29 1.6
## apro_5c_1 73 0.45 0.57 0.702 0.30 2.0
## apro_3b_4 39 0.56 0.747 0.25 1.7
## apro_3d_4 47 0.38 0.50 0.631 0.37 2.3
## apro_1a_1 1 0.50 0.330 0.67 1.2
## apro_3d_3 46 0.49 -0.37 0.520 0.48 2.4
## apro_2e_2 29 0.40 0.45 0.714 0.29 2.2
## apro_4a_2 53 0.43 0.386 0.61 2.1
## apro_1b_3 6 0.36 0.42 0.677 0.32 2.5
## apro_5b_1 70 0.38 0.41 0.583 0.42 2.4
## apro_1d_3 12 0.39 0.447 0.55 2.4
## apro_3c_1 41 0.094 0.91 3.7
## apro_4d_2 62 0.76 0.713 0.29 1.0
## apro_5b_2 71 0.69 0.611 0.39 1.2
## apro_3d_1 44 0.65 0.716 0.28 1.3
## apro_4b_1 55 0.60 0.643 0.36 1.3
## apro_1e_3 15 0.32 0.55 0.654 0.35 2.0
## apro_3e_3 51 0.31 0.54 -0.30 0.610 0.39 2.2
## apro_3c_2 42 0.32 0.54 -0.41 0.697 0.30 2.6
## apro_2d_2 26 0.36 0.48 0.591 0.41 2.0
## apro_3b_1 36 0.43 0.270 0.73 2.1
##
## PA1 PA5 PA2 PA3 PA4
## SS loadings 20.10 12.83 9.08 4.83 2.31
## Proportion Var 0.25 0.16 0.11 0.06 0.03
## Cumulative Var 0.25 0.41 0.52 0.58 0.61
## Proportion Explained 0.41 0.26 0.18 0.10 0.05
## Cumulative Proportion 0.41 0.67 0.85 0.95 1.00
##
## With factor correlations of
## PA1 PA5 PA2 PA3 PA4
## PA1 1.00 0.68 0.44 0.55 -0.02
## PA5 0.68 1.00 0.45 0.43 0.07
## PA2 0.44 0.45 1.00 0.28 0.18
## PA3 0.55 0.43 0.28 1.00 0.06
## PA4 -0.02 0.07 0.18 0.06 1.00
##
## Mean item complexity = 1.7
## Test of the hypothesis that 5 factors are sufficient.
##
## df null model = 3240 with the objective function = 92.78 with Chi Square = 17828.35
## df of the model are 2845 and the objective function was 25.12
##
## The root mean square of the residuals (RMSR) is 0.03
## The df corrected root mean square of the residuals is 0.04
##
## The harmonic n.obs is 214 with the empirical chi square 1629.27 with prob < 1
## The total n.obs was 221 with Likelihood Chi Square = 4742.57 with prob < 0.000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000007
##
## Tucker Lewis Index of factoring reliability = 0.849
## RMSEA index = 0.055 and the 90 % confidence intervals are 0.052 0.058
## BIC = -10615.2
## Fit based upon off diagonal values = 0.99
## Measures of factor score adequacy
## PA1 PA5 PA2 PA3 PA4
## Correlation of (regression) scores with factors 0.99 0.98 0.98 0.96 0.92
## Multiple R square of scores with factors 0.98 0.95 0.95 0.92 0.85
## Minimum correlation of possible factor scores 0.96 0.91 0.90 0.84 0.71Wir entscheiden uns für eine 5-Faktorlösung mit der Rotationsmethode Promax.
5.2.3 übersichtlichere Darstellung der Ergebnisse (5 Faktoren):
siehe Skript
# Items zusammenführen (dies ersetzt gewissermaßen den print-Befehl)
efa1.1_items <- matchItems(efa1.1, codebook, shortitem="Itemname", longitem = "Iteminhalt")
# Items in HTML als Tabelle anzeigen lassen, wobei Ladungen > .30 fett markiert werden
knitr::kable(make_bold(efa1.1_items), cut = 0.30)| Item | PA1 | PA3 | PA2 | PA5 | PA4 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| apro_5e_3 | Ich tendiere dazu, mit meinen Aufgaben erst einige Tage vor der Abgabefrist zu beginnen. | 0.911 | 0.026 | -0.224 | -0.07 | 0.159 |
| apro_4a_1 | Trotz guter Vorsätze, zögere ich die Bearbeitung anstehender Aufgaben immer bis zum letzten Moment hinaus. | 0.899 | -0.053 | -0.074 | -0.044 | 0.262 |
| apro_4c_2 | Ich brauche zeitlichen Druck, um meine akademischen Aufgaben fertigzustellen. | 0.896 | -0.167 | -0.128 | 0.068 | -0.03 |
| apro_3a_5 | Selbst, wenn ich ausreichend Zeit und Ressourcen habe, beginne ich studienbezogene Tätigkeiten erst kurz vor der Deadline. | 0.87 | 0.085 | -0.12 | -0.052 | 0.035 |
| apro_3a_4 | Ich schiebe häufig so lange studienbezogene Tätigkeiten auf, bis ich Aufgaben unter großem Zeitdruck erledigen muss. | 0.866 | -0.17 | 0.069 | 0.092 | 0.105 |
| apro_1c_1 | Ich verschiebe akademische Aufgaben regelmäßig, selbst wenn dadurch Zeitdruck und Stress entstehen. | 0.759 | 0.08 | -0.053 | 0.083 | 0.069 |
| apro_2b_3 | Obwohl ich weiß, dass es besser für mich wäre, kann ich mich nicht dazu durchringen mein Aufschiebeverhalten, im akademischen Kontext zu ändern. | 0.743 | 0.123 | 0.109 | -0.029 | -0.045 |
| apro_5a_1 | Es fällt mir schwer, meine Hausaufgaben sofort zu erledigen, obwohl ich genug Zeit habe. | 0.738 | 0.209 | 0.001 | -0.021 | -0.038 |
| apro_5c_2 | Ich schiebe meine Studienaufgaben manchmal vor mir her, auch wenn ich sie in relativ kurzer Zeit erledigen könnte. | 0.695 | 0.145 | 0.047 | -0.071 | -0.123 |
| apro_4e_2 | Ich denke oft, dass ich studienbezogene Aufgaben problemlos später erledigen kann, auch wenn mir bewusst ist, dass ich dadurch unter Zeitdruck geraten könnte. | 0.685 | 0.264 | -0.179 | -0.038 | -0.112 |
| apro_5e_1 | Ich habe in mindestens zwei vergangenen Gruppenarbeiten gemerkt, dass meine Mitstudierenden deutlich früher mit den Aufgaben anfangen, wohingegen ich meinen Aufgabenteil erst kurz vor Abgabeschluss eingereicht habe. | 0.683 | -0.014 | -0.091 | -0.133 | 0.296 |
| apro_1e_2 | Auch wenn ich plane, eine Aufgabe direkt zu erledigen, schiebe ich sie häufig auf. | 0.655 | 0.118 | 0.051 | 0.074 | 0.06 |
| apro_4c_3 | Auch wenn ich mir vornehme, früher mit einer Aufgabe zu beginnen, fällt es mir schwer, dies umzusetzen. | 0.631 | 0.163 | 0.042 | 0.084 | 0.021 |
| apro_5d_2 | Ich gerate oft in Zeitstress beim Bearbeiten einer Aufgabe, weil ich zu spät angefangen habe. | 0.611 | 0.11 | 0.114 | 0.055 | 0.201 |
| apro_1a_3 | Beim Bearbeiten einer Aufgabe merke ich, dass ich sie schon viel früher hätte erledigen können. | 0.596 | 0.146 | 0.115 | -0.036 | 0.012 |
| apro_3a_3 | Ich habe große Schwierigkeiten, selbst einfachste studienbezogene Tätigkeiten anzufangen. | 0.596 | -0.044 | 0.125 | -0.054 | 0.312 |
| apro_3b_3 | Ich bearbeite studienrelevante Aufgaben zeitnah. | 0.564 | -0.146 | -0.215 | 0.553 | 0.083 |
| apro_2c_3 | Obwohl ich die Zeit und Ressourcen hätte, schiebe ich akademische Aufgaben vor mir her. | 0.55 | 0.441 | -0.102 | -0.075 | -0.084 |
| apro_2c_2 | Ich schiebe akademische Aufgaben auf, obwohl ich eigentlich Zeit hätte. | 0.539 | 0.52 | -0.066 | -0.122 | -0.114 |
| apro_3c_3 | Ich finde es oft schwierig, akademische Aufgaben zu beginnen, auch wenn ich weiß, dass sie wichtig sind. | 0.535 | 0.19 | 0.101 | 0.037 | 0.012 |
| apro_5e_2 | Ich schiebe zeitlich wenig aufwendige Erledigungen wie Kurs- oder Prüfungsanmeldungen auf, obwohl mir die drohenden Konsequenzen und der dadurch wachsende Aufwand bewusst ist. | 0.522 | -0.039 | 0.084 | -0.052 | 0.288 |
| apro_4e_1 | Ich widme mich häufig anderen Aktivitäten, obwohl ich studienbezogene Aufgaben mit nahenden Abgabeterminen habe. | 0.519 | 0.361 | -0.158 | 0.028 | 0.12 |
| apro_2d_3 | Ich habe schon mal bis spät in die Nacht gearbeitet, um mit meinen akademischen Aufgaben fertig zu werden. | 0.45 | -0.183 | 0.123 | 0.088 | -0.061 |
| apro_4b_2 | Ich verschiebe die Bearbeitung einer wichtigen Aufgabe (bspw. Präsentation, Hausarbeit) mehr als einmal auf, ohne dass ich durch äußere Umstände gezwungen wäre. | 0.45 | 0.417 | -0.031 | 0.009 | 0.015 |
| apro_3d_5 | Obwohl ich durch frühere Erfahrungen weiß, dass mir das Aufschieben schadet, wiederhole ich dieses Verhalten. | 0.423 | 0.399 | 0.071 | 0.095 | -0.032 |
| apro_1b_1 | Obwohl ich mir vornehme, eine akademische Aufgabe zu einem bestimmten Zeitpunkt zu erledigen, schaffe ich das nicht, weil ich die Aufgabe zu lange aufgeschoben habe. | 0.412 | -0.04 | 0.222 | 0.071 | 0.306 |
| apro_2a_3 | Ich schiebe Aufgaben im Studium häufig auf, obwohl ich mich damit nicht gut fühle. | 0.375 | 0.271 | 0.28 | 0.093 | 0.025 |
| apro_3d_2 | Ich schiebe meine studienbezogenen Aufgaben oft auf, obwohl ich mich damit unwohl fühle. | 0.355 | 0.207 | 0.354 | 0.135 | 0.002 |
| apro_1c_3 | Ich vermeide schwierige Aufgaben und neige dazu, sie aufzuschieben, selbst wenn ich mir vorgenommen habe, rechtzeitig damit anzufangen. | 0.331 | 0.241 | 0.193 | 0.091 | 0.148 |
| apro_2b_1 | Ich breche die Bearbeitung meiner akademischen Aufgaben frühzeitig ab, um mich angenehmeren Tätigkeiten zu widmen. | -0.159 | 0.885 | -0.116 | -0.099 | 0.123 |
| apro_2a_2 | Ich unterbreche oft meine Hausaufgaben, um mich ablenkenden Tätigkeiten zu widmen, wie z.B. putzen. | -0.166 | 0.84 | -0.115 | -0.078 | 0.111 |
| apro_1d_2 | Oft lasse ich mich, während einer akademischen Aufgabe von anderen, unterhaltsameren und weniger wichtigen Aufgaben ablenken. | 0.038 | 0.825 | 0.003 | -0.108 | -0.111 |
| apro_3e_2 | Wenn ich mir eigentlichen vorgenommen habe an akademische Aufgaben zu arbeiten und mir diese Schwierigkeiten bereiten, führe ich stattdessen oft alternative Tätigkeiten aus. | -0.017 | 0.809 | 0.005 | 0.076 | 0.006 |
| apro_2d_1 | Ich neige dazu, mich weniger dringenden Tätigkeiten zu widmen, anstatt akademische Aufgaben zu erledigen. | 0.277 | 0.783 | -0.167 | -0.065 | -0.052 |
| apro_1b_2 | Ich neige dazu, mich von unwichtigeren Aufgaben ablenken zu lassen, anstatt mich auf meine akademischen Aufgaben zu konzentrieren. | 0.291 | 0.676 | -0.06 | -0.161 | -0.021 |
| apro_3b_2 | Ich gehe studienrelevanten Aufgaben oft nicht nach, weil ich andere Tätigkeiten vorschiebe. | 0.253 | 0.661 | -0.155 | -0.027 | 0.01 |
| apro_1c_2 | Ich lasse mich leicht von Medien wie Social Media ablenken, obwohl ich eigentlich lernen sollte. | 0.091 | 0.612 | 0.17 | -0.148 | -0.192 |
| apro_5d_1 | Wenn ich eine wichtige Aufgabe habe, finde ich oft Ablenkungen (z.B.soziale Medien, Fernsehen), um nicht daran arbeiten zu müssen. | 0.272 | 0.609 | 0.022 | -0.016 | -0.088 |
| apro_2a_1 | Je anstrengender mir meine Hausaufgabe erscheint, desto später erledige ich sie. | -0.098 | 0.571 | -0.01 | 0.166 | 0.109 |
| apro_5a_2 | Ich erledige oft zuerst weniger wichtige Aufgaben, anstatt mit wichtigen Studienaufgaben zu beginnen. | 0.276 | 0.533 | 0.061 | 0.007 | -0.084 |
| apro_5c_3 | Ich schiebe oft Hausaufgaben auf, wenn ich denke, dass sie zu schwer für mich sind. | -0.202 | 0.521 | 0.272 | 0.037 | 0.219 |
| apro_5d_3 | Ich verschiebe oft akademische Aufgaben, weil ich unsicher bin, ob ich sie gut bewältigen kann. | -0.293 | 0.495 | 0.386 | 0.112 | 0.161 |
| apro_4c_1 | Wenn mir eine Aufgabe keinen Spaß macht, schiebe ich sie auf. | 0.181 | 0.487 | -0.05 | 0.088 | -0.077 |
| apro_2e_1 | Ich schiebe manchmal akademische Aufgaben auf, um mich kurzfristig besser zu fühlen, obwohl ich weiß, dass ich mich langfristig darüber ärgern werde. | 0.162 | 0.47 | 0.212 | 0.054 | -0.263 |
| apro_4a_3 | Im Rahmen von Prüfungsvorbereitungen gerate ich oft in Zeitnot, da ich anstatt zu lernen, Zerstreuung in anderen Aktivitäten suche. | 0.237 | 0.462 | 0.092 | 0.066 | 0.09 |
| apro_3a_1 | Ich schiebe studienbezogene Tätigkeiten regelmäßig auf, obwohl ich weiß, dass meine akademische Leistung darunter leidet. | 0.341 | 0.419 | 0.01 | -0.003 | 0.29 |
| apro_5a_3 | Ich schiebe lernbezogene Aufgaben vor mir her, weil ich das Gefühl habe, dass andere Dinge wichtiger sind. | 0.095 | 0.411 | -0.195 | 0.046 | 0.017 |
| apro_1d_1 | Wenn ich an eine zu erledigende akademische Aufgabe denke, finde ich oft Gründe, sie zu verschieben und später zu machen. | 0.386 | 0.405 | -0.053 | 0.097 | 0.027 |
| apro_4d_1 | Ich schiebe akademische Aufgaben oft auf, auch wenn ich mir bewusst bin, dass das zu schlechteren Ergebnissen führen kann. | 0.379 | 0.384 | 0.069 | 0.056 | 0.1 |
| apro_2b_2 | Ich schiebe Aufgaben so lange auf, dass ich befürchte, meine akademische Leistung könne darunter leiden. | 0.215 | 0.297 | 0.166 | 0.128 | 0.28 |
| apro_2e_3 | Oft fällt es mir schwer meine akademischen Aufgaben (Hausarbeiten, Abgaben oder das Lernen für eine Prüfung) gut zu planen und mich selbst zu motivieren, sie durchzuführen. | 0.251 | 0.275 | 0.093 | 0.212 | 0.171 |
| apro_4e_3 | Wenn ich studienbezogene Aufgaben aufschiebe, empfinde ich starke emotionale Belastung, weil ich weiß, dass dies negative Konsequenzen haben könnte. | -0.11 | -0.183 | 0.976 | -0.096 | -0.007 |
| apro_1a_2 | Das Aufschieben von Studienaufgaben verursacht bei mir Schuldgefühle. | -0.109 | -0.151 | 0.948 | -0.143 | -0.179 |
| apro_5b_3 | Das Hinauszögern meiner akademischen Aufgaben führt bei mir zu Stress. | 0.015 | -0.186 | 0.894 | -0.191 | -0.058 |
| apro_4d_3 | Ich fühle mich häufig schuldig, wenn ich eine geplante akademische Aufgabe bewusst auf später verschiebe. | -0.129 | 0 | 0.852 | 0.022 | -0.074 |
| apro_2c_1 | Es belastet mich emotional, wenn ich akademische Fristen kaum einhalten kann. | -0.134 | -0.155 | 0.765 | -0.116 | 0.103 |
| apro_3e_1 | Dass ich akademische Aufgaben nicht rechtzeitig beginne, wirkt sich oft negativ auf mein emotionales Wohlbefinden aus. | 0.23 | -0.045 | 0.751 | -0.073 | -0.05 |
| apro_3a_2 | Ich fühle mich oft schuldig, weil ich studienbezogene Tätigkeiten aufschiebe. | 0.101 | -0.032 | 0.728 | 0.035 | 0.058 |
| apro_5c_1 | Durch das ständige Aufschieben meiner Studienaufgaben fühle ich mich häufig gestresst. | 0.365 | -0.203 | 0.635 | 0.086 | 0.077 |
| apro_1e_1 | Ich fühle mich oft schlecht, weil ich akademische Aufgaben aufschiebe. | 0.168 | 0.114 | 0.615 | 0.083 | -0.05 |
| apro_3b_4 | Ich schiebe Aufgaben für das Studium auf, obwohl ich mich dann schäme und/oder schuldig fühle. | 0.121 | 0.224 | 0.595 | 0.061 | -0.041 |
| apro_3d_4 | Ich fühle mich dauerhaft gestresst und gereizt, weil ich nicht glaube, dass ich meine studienbezogenen Aufgaben rechtzeitig beginnen werde. | 0.215 | -0.002 | 0.588 | -0.063 | 0.205 |
| apro_1a_1 | Es bereitet mir Stress, wenn eine Abgabefrist bevorsteht. | -0.105 | 0.07 | 0.56 | 0.014 | 0.047 |
| apro_2e_2 | Ich fühle mich häufig gestresst, weil ich Aufgaben im akademischen Kontext aufschiebe. | 0.361 | 0.055 | 0.476 | 0.087 | -0.002 |
| apro_3d_3 | Ich war schonmal aufgrund vom Aufschieben von studienbezogenen Aufgaben gestresst. | 0.261 | 0.103 | 0.472 | 0.078 | -0.403 |
| apro_5b_1 | Ich mache mir häufig Vorwürfe, weil ich meine akademischen Aufgaben nicht rechtzeitig erledige. | 0.229 | -0.035 | 0.47 | 0.093 | 0.196 |
| apro_4a_2 | Wenn Klausuren anstehen, bin ich manchmal so überfordert, dass ich einfach nicht weiß, wie und wo ich mit dem Lernen anfangen soll. | -0.255 | 0.208 | 0.465 | 0.19 | 0.081 |
| apro_1d_3 | Der Gedanke, eine schwierige akademische Aufgabe anzufangen, macht mir Angst, weswegen ich dazu neige die Arbeit aufzuschieben. | -0.113 | 0.238 | 0.452 | 0.023 | 0.187 |
| apro_1b_3 | Ich schiebe meine akademischen Aufgaben häufig auf und fühle mich deshalb schuldig. | 0.33 | 0.142 | 0.442 | 0.044 | -0.014 |
| apro_3c_1 | Ich habe mindestens einmal schon in meiner akademischen Laufbahn eine Aufgabe aufgeschoben. | -0.006 | 0.1 | 0.158 | 0.144 | -0.143 |
| apro_4d_2 | Wenn ich einen Lernplan erstelle, schaffe ich es konsequent, mich daran zu halten. | -0.008 | -0.052 | -0.085 | 0.91 | 0.033 |
| apro_5b_2 | Wenn ich mir während der Klausurenphase Zeitpläne erstelle, halte ich sie ein. | -0.209 | -0.013 | 0.052 | 0.829 | 0.173 |
| apro_3d_1 | Ich plane meine Aufgaben sorgfältig und halte mich immer an meinem Zeitplan. | 0.144 | 0.052 | -0.132 | 0.773 | -0.014 |
| apro_4b_1 | Wenn ich mir ein Lernziel setze, fällt es mir leicht, dieses zu verfolgen. | -0.008 | 0.103 | -0.016 | 0.709 | 0.098 |
| apro_3e_3 | Neue akademische Aufgaben erledige ich direkt nachdem ich sie erhalten habe. | 0.442 | -0.197 | -0.125 | 0.644 | -0.192 |
| apro_1e_3 | Ich plane und erledige akademische Aufgaben meist pünktlich und gewissenhaft. | 0.107 | -0.063 | -0.094 | 0.643 | 0.348 |
| apro_3c_2 | Ich erledige alle meine akademischen Aufgaben sofort. | 0.526 | -0.189 | -0.174 | 0.642 | -0.302 |
| apro_2d_2 | Ich nehme mir vor, akademische Aufgaben bis zu einem bestimmten Zeitpunkt zu erledigen und halte diesen dann auch ein. | 0.252 | -0.084 | -0.031 | 0.562 | 0.189 |
| apro_4b_3 | Ich schiebe meine akademischen Aufgaben so lange auf, dass ich oft wichtige Fristen verpasse oder Arbeiten unvollständig abgebe. | 0.315 | -0.002 | 0.116 | -0.216 | 0.692 |
| apro_3b_1 | Ich verpasse in der Regel keine Abgabetermine, weil ich studienrelevante Aufgaben aufschiebe. | -0.027 | 0.004 | -0.097 | 0.174 | 0.488 |
| apro_3b_5 | Meine akademischen Leistungen leiden darunter, dass ich meine Aufgaben oft aufschiebe. | 0.178 | 0.295 | 0.121 | 0.026 | 0.388 |
# Items zusammenführen (dies ersetzt gewissermaßen den print-Befehl)
efa1.2_items <- matchItems(efa1.2, codebook, shortitem="Itemname", longitem = "Iteminhalt")
# Items in HTML als Tabelle anzeigen lassen, wobei Ladungen > .30 fett markiert werden
knitr::kable(make_bold(efa1.2_items), cut = 0.30)| Item | PA1 | PA5 | PA2 | PA3 | PA4 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| apro_4a_1 | Trotz guter Vorsätze, zögere ich die Bearbeitung anstehender Aufgaben immer bis zum letzten Moment hinaus. | 0.95 | -0.01 | -0.077 | -0.012 | 0.125 |
| apro_5e_3 | Ich tendiere dazu, mit meinen Aufgaben erst einige Tage vor der Abgabefrist zu beginnen. | 0.89 | 0.052 | -0.198 | -0.029 | 0.031 |
| apro_3a_4 | Ich schiebe häufig so lange studienbezogene Tätigkeiten auf, bis ich Aufgaben unter großem Zeitdruck erledigen muss. | 0.851 | -0.071 | 0.079 | 0.089 | -0.027 |
| apro_3a_5 | Selbst, wenn ich ausreichend Zeit und Ressourcen habe, beginne ich studienbezogene Tätigkeiten erst kurz vor der Deadline. | 0.801 | 0.126 | -0.087 | -0.021 | -0.068 |
| apro_4c_2 | Ich brauche zeitlichen Druck, um meine akademischen Aufgaben fertigzustellen. | 0.776 | -0.078 | -0.084 | 0.074 | -0.16 |
| apro_5e_1 | Ich habe in mindestens zwei vergangenen Gruppenarbeiten gemerkt, dass meine Mitstudierenden deutlich früher mit den Aufgaben anfangen, wohingegen ich meinen Aufgabenteil erst kurz vor Abgabeschluss eingereicht habe. | 0.768 | -0.01 | -0.112 | -0.088 | 0.191 |
| apro_1c_1 | Ich verschiebe akademische Aufgaben regelmäßig, selbst wenn dadurch Zeitdruck und Stress entstehen. | 0.736 | 0.136 | -0.017 | 0.087 | -0.031 |
| apro_3a_3 | Ich habe große Schwierigkeiten, selbst einfachste studienbezogene Tätigkeiten anzufangen. | 0.727 | -0.012 | 0.085 | -0.032 | 0.217 |
| apro_5d_2 | Ich gerate oft in Zeitstress beim Bearbeiten einer Aufgabe, weil ich zu spät angefangen habe. | 0.696 | 0.152 | 0.111 | 0.059 | 0.119 |
| apro_4b_3 | Ich schiebe meine akademischen Aufgaben so lange auf, dass ich oft wichtige Fristen verpasse oder Arbeiten unvollständig abgebe. | 0.675 | -0.053 | 0.007 | -0.16 | 0.611 |
| apro_2b_3 | Obwohl ich weiß, dass es besser für mich wäre, kann ich mich nicht dazu durchringen mein Aufschiebeverhalten, im akademischen Kontext zu ändern. | 0.673 | 0.182 | 0.127 | -0.015 | -0.112 |
| apro_5a_1 | Es fällt mir schwer, meine Hausaufgaben sofort zu erledigen, obwohl ich genug Zeit habe. | 0.667 | 0.249 | 0.036 | -0.003 | -0.104 |
| apro_1e_2 | Auch wenn ich plane, eine Aufgabe direkt zu erledigen, schiebe ich sie häufig auf. | 0.652 | 0.172 | 0.075 | 0.074 | -0.017 |
| apro_5e_2 | Ich schiebe zeitlich wenig aufwendige Erledigungen wie Kurs- oder Prüfungsanmeldungen auf, obwohl mir die drohenden Konsequenzen und der dadurch wachsende Aufwand bewusst ist. | 0.642 | -0.015 | 0.049 | -0.031 | 0.204 |
| apro_4c_3 | Auch wenn ich mir vornehme, früher mit einer Aufgabe zu beginnen, fällt es mir schwer, dies umzusetzen. | 0.61 | 0.214 | 0.074 | 0.082 | -0.047 |
| apro_5c_2 | Ich schiebe meine Studienaufgaben manchmal vor mir her, auch wenn ich sie in relativ kurzer Zeit erledigen könnte. | 0.578 | 0.193 | 0.074 | -0.05 | -0.175 |
| apro_1b_1 | Obwohl ich mir vornehme, eine akademische Aufgabe zu einem bestimmten Zeitpunkt zu erledigen, schaffe ich das nicht, weil ich die Aufgabe zu lange aufgeschoben habe. | 0.577 | 0.005 | 0.184 | 0.065 | 0.23 |
| apro_1a_3 | Beim Bearbeiten einer Aufgabe merke ich, dass ich sie schon viel früher hätte erledigen können. | 0.574 | 0.186 | 0.122 | -0.022 | -0.04 |
| apro_3b_3 | Ich bearbeite studienrelevante Aufgaben zeitnah. | 0.559 | -0.033 | -0.115 | 0.48 | -0.058 |
| apro_4e_2 | Ich denke oft, dass ich studienbezogene Aufgaben problemlos später erledigen kann, auch wenn mir bewusst ist, dass ich dadurch unter Zeitdruck geraten könnte. | 0.557 | 0.281 | -0.117 | -0.012 | -0.167 |
| apro_4e_1 | Ich widme mich häufig anderen Aktivitäten, obwohl ich studienbezogene Aufgaben mit nahenden Abgabeterminen habe. | 0.55 | 0.348 | -0.115 | 0.047 | 0.066 |
| apro_3c_3 | Ich finde es oft schwierig, akademische Aufgaben zu beginnen, auch wenn ich weiß, dass sie wichtig sind. | 0.524 | 0.23 | 0.12 | 0.039 | -0.035 |
| apro_3a_1 | Ich schiebe studienbezogene Tätigkeiten regelmäßig auf, obwohl ich weiß, dass meine akademische Leistung darunter leidet. | 0.506 | 0.384 | 0.009 | 0.017 | 0.257 |
| apro_2c_3 | Obwohl ich die Zeit und Ressourcen hätte, schiebe ich akademische Aufgaben vor mir her. | 0.47 | 0.429 | -0.052 | -0.045 | -0.105 |
| apro_4b_2 | Ich verschiebe die Bearbeitung einer wichtigen Aufgabe (bspw. Präsentation, Hausarbeit) mehr als einmal auf, ohne dass ich durch äußere Umstände gezwungen wäre. | 0.447 | 0.411 | 0.008 | 0.023 | -0.008 |
| apro_4d_1 | Ich schiebe akademische Aufgaben oft auf, auch wenn ich mir bewusst bin, dass das zu schlechteren Ergebnissen führen kann. | 0.443 | 0.386 | 0.09 | 0.058 | 0.076 |
| apro_1c_3 | Ich vermeide schwierige Aufgaben und neige dazu, sie aufzuschieben, selbst wenn ich mir vorgenommen habe, rechtzeitig damit anzufangen. | 0.433 | 0.266 | 0.191 | 0.081 | 0.117 |
| apro_3b_5 | Meine akademischen Leistungen leiden darunter, dass ich meine Aufgaben oft aufschiebe. | 0.419 | 0.265 | 0.09 | 0.034 | 0.359 |
| apro_2a_3 | Ich schiebe Aufgaben im Studium häufig auf, obwohl ich mich damit nicht gut fühle. | 0.418 | 0.316 | 0.285 | 0.078 | 0.007 |
| apro_2b_2 | Ich schiebe Aufgaben so lange auf, dass ich befürchte, meine akademische Leistung könne darunter leiden. | 0.405 | 0.299 | 0.157 | 0.116 | 0.25 |
| apro_3d_2 | Ich schiebe meine studienbezogenen Aufgaben oft auf, obwohl ich mich damit unwohl fühle. | 0.394 | 0.272 | 0.355 | 0.108 | -0.016 |
| apro_2d_3 | Ich habe schon mal bis spät in die Nacht gearbeitet, um mit meinen akademischen Aufgaben fertig zu werden. | 0.384 | -0.098 | 0.132 | 0.072 | -0.125 |
| apro_2e_3 | Oft fällt es mir schwer meine akademischen Aufgaben (Hausarbeiten, Abgaben oder das Lernen für eine Prüfung) gut zu planen und mich selbst zu motivieren, sie durchzuführen. | 0.371 | 0.296 | 0.115 | 0.186 | 0.136 |
| apro_2b_1 | Ich breche die Bearbeitung meiner akademischen Aufgaben frühzeitig ab, um mich angenehmeren Tätigkeiten zu widmen. | -0.03 | 0.752 | -0.087 | -0.064 | 0.206 |
| apro_1d_2 | Oft lasse ich mich, während einer akademischen Aufgabe von anderen, unterhaltsameren und weniger wichtigen Aufgaben ablenken. | 0.028 | 0.744 | 0.046 | -0.081 | -0.028 |
| apro_3e_2 | Wenn ich mir eigentlichen vorgenommen habe an akademische Aufgaben zu arbeiten und mir diese Schwierigkeiten bereiten, führe ich stattdessen oft alternative Tätigkeiten aus. | 0.055 | 0.742 | 0.058 | 0.075 | 0.069 |
| apro_2a_2 | Ich unterbreche oft meine Hausaufgaben, um mich ablenkenden Tätigkeiten zu widmen, wie z.B. putzen. | -0.045 | 0.715 | -0.084 | -0.048 | 0.191 |
| apro_2d_1 | Ich neige dazu, mich weniger dringenden Tätigkeiten zu widmen, anstatt akademische Aufgaben zu erledigen. | 0.258 | 0.71 | -0.101 | -0.032 | -0.019 |
| apro_1b_2 | Ich neige dazu, mich von unwichtigeren Aufgaben ablenken zu lassen, anstatt mich auf meine akademischen Aufgaben zu konzentrieren. | 0.287 | 0.608 | -0.028 | -0.117 | 0.012 |
| apro_3b_2 | Ich gehe studienrelevanten Aufgaben oft nicht nach, weil ich andere Tätigkeiten vorschiebe. | 0.265 | 0.598 | -0.099 | -0.002 | 0.028 |
| apro_5d_1 | Wenn ich eine wichtige Aufgabe habe, finde ich oft Ablenkungen (z.B.soziale Medien, Fernsehen), um nicht daran arbeiten zu müssen. | 0.246 | 0.581 | 0.068 | -0.003 | -0.059 |
| apro_1c_2 | Ich lasse mich leicht von Medien wie Social Media ablenken, obwohl ich eigentlich lernen sollte. | 0.033 | 0.572 | 0.187 | -0.125 | -0.114 |
| apro_2a_1 | Je anstrengender mir meine Hausaufgabe erscheint, desto später erledige ich sie. | 0.025 | 0.523 | 0.03 | 0.148 | 0.144 |
| apro_5a_2 | Ich erledige oft zuerst weniger wichtige Aufgaben, anstatt mit wichtigen Studienaufgaben zu beginnen. | 0.253 | 0.519 | 0.102 | 0.014 | -0.063 |
| apro_2c_2 | Ich schiebe akademische Aufgaben auf, obwohl ich eigentlich Zeit hätte. | 0.451 | 0.5 | -0.019 | -0.085 | -0.119 |
| apro_2e_1 | Ich schiebe manchmal akademische Aufgaben auf, um mich kurzfristig besser zu fühlen, obwohl ich weiß, dass ich mich langfristig darüber ärgern werde. | 0.067 | 0.489 | 0.255 | 0.039 | -0.212 |
| apro_4c_1 | Wenn mir eine Aufgabe keinen Spaß macht, schiebe ich sie auf. | 0.158 | 0.47 | 0.008 | 0.084 | -0.061 |
| apro_5c_3 | Ich schiebe oft Hausaufgaben auf, wenn ich denke, dass sie zu schwer für mich sind. | 0.015 | 0.47 | 0.245 | 0.03 | 0.276 |
| apro_5d_3 | Ich verschiebe oft akademische Aufgaben, weil ich unsicher bin, ob ich sie gut bewältigen kann. | -0.083 | 0.465 | 0.358 | 0.084 | 0.233 |
| apro_4a_3 | Im Rahmen von Prüfungsvorbereitungen gerate ich oft in Zeitnot, da ich anstatt zu lernen, Zerstreuung in anderen Aktivitäten suche. | 0.317 | 0.449 | 0.113 | 0.065 | 0.091 |
| apro_3d_5 | Obwohl ich durch frühere Erfahrungen weiß, dass mir das Aufschieben schadet, wiederhole ich dieses Verhalten. | 0.414 | 0.419 | 0.114 | 0.089 | -0.05 |
| apro_1d_1 | Wenn ich an eine zu erledigende akademische Aufgabe denke, finde ich oft Gründe, sie zu verschieben und später zu machen. | 0.398 | 0.405 | -0.003 | 0.097 | 0.002 |
| apro_5a_3 | Ich schiebe lernbezogene Aufgaben vor mir her, weil ich das Gefühl habe, dass andere Dinge wichtiger sind. | 0.106 | 0.366 | -0.144 | 0.054 | 0.025 |
| apro_4e_3 | Wenn ich studienbezogene Aufgaben aufschiebe, empfinde ich starke emotionale Belastung, weil ich weiß, dass dies negative Konsequenzen haben könnte. | -0.002 | -0.091 | 0.842 | -0.124 | 0.048 |
| apro_1a_2 | Das Aufschieben von Studienaufgaben verursacht bei mir Schuldgefühle. | -0.102 | -0.058 | 0.831 | -0.166 | -0.104 |
| apro_5b_3 | Das Hinauszögern meiner akademischen Aufgaben führt bei mir zu Stress. | 0.066 | -0.102 | 0.765 | -0.199 | -0.011 |
| apro_4d_3 | Ich fühle mich häufig schuldig, wenn ich eine geplante akademische Aufgabe bewusst auf später verschiebe. | -0.051 | 0.084 | 0.764 | -0.02 | -0.011 |
| apro_3e_1 | Dass ich akademische Aufgaben nicht rechtzeitig beginne, wirkt sich oft negativ auf mein emotionales Wohlbefinden aus. | 0.267 | 0.046 | 0.668 | -0.089 | -0.034 |
| apro_3a_2 | Ich fühle mich oft schuldig, weil ich studienbezogene Tätigkeiten aufschiebe. | 0.216 | 0.052 | 0.647 | 0.003 | 0.071 |
| apro_2c_1 | Es belastet mich emotional, wenn ich akademische Fristen kaum einhalten kann. | 0.012 | -0.101 | 0.641 | -0.129 | 0.144 |
| apro_1e_1 | Ich fühle mich oft schlecht, weil ich akademische Aufgaben aufschiebe. | 0.216 | 0.195 | 0.574 | 0.048 | -0.032 |
| apro_5c_1 | Durch das ständige Aufschieben meiner Studienaufgaben fühle ich mich häufig gestresst. | 0.446 | -0.085 | 0.567 | 0.052 | 0.034 |
| apro_3b_4 | Ich schiebe Aufgaben für das Studium auf, obwohl ich mich dann schäme und/oder schuldig fühle. | 0.182 | 0.284 | 0.557 | 0.031 | -0.008 |
| apro_3d_4 | Ich fühle mich dauerhaft gestresst und gereizt, weil ich nicht glaube, dass ich meine studienbezogenen Aufgaben rechtzeitig beginnen werde. | 0.38 | 0.048 | 0.498 | -0.067 | 0.194 |
| apro_1a_1 | Es bereitet mir Stress, wenn eine Abgabefrist bevorsteht. | 0.007 | 0.108 | 0.495 | -0.01 | 0.088 |
| apro_3d_3 | Ich war schonmal aufgrund vom Aufschieben von studienbezogenen Aufgaben gestresst. | 0.084 | 0.206 | 0.488 | 0.041 | -0.37 |
| apro_2e_2 | Ich fühle mich häufig gestresst, weil ich Aufgaben im akademischen Kontext aufschiebe. | 0.398 | 0.139 | 0.449 | 0.06 | -0.023 |
| apro_4a_2 | Wenn Klausuren anstehen, bin ich manchmal so überfordert, dass ich einfach nicht weiß, wie und wo ich mit dem Lernen anfangen soll. | -0.101 | 0.235 | 0.435 | 0.141 | 0.13 |
| apro_1b_3 | Ich schiebe meine akademischen Aufgaben häufig auf und fühle mich deshalb schuldig. | 0.362 | 0.207 | 0.418 | 0.026 | -0.022 |
| apro_5b_1 | Ich mache mir häufig Vorwürfe, weil ich meine akademischen Aufgaben nicht rechtzeitig erledige. | 0.381 | 0.031 | 0.414 | 0.068 | 0.163 |
| apro_1d_3 | Der Gedanke, eine schwierige akademische Aufgabe anzufangen, macht mir Angst, weswegen ich dazu neige die Arbeit aufzuschieben. | 0.078 | 0.239 | 0.394 | 0.008 | 0.223 |
| apro_3c_1 | Ich habe mindestens einmal schon in meiner akademischen Laufbahn eine Aufgabe aufgeschoben. | -0.049 | 0.139 | 0.182 | 0.111 | -0.124 |
| apro_4d_2 | Wenn ich einen Lernplan erstelle, schaffe ich es konsequent, mich daran zu halten. | 0.056 | 0.074 | 0.043 | 0.763 | -0.049 |
| apro_5b_2 | Wenn ich mir während der Klausurenphase Zeitpläne erstelle, halte ich sie ein. | -0.033 | 0.083 | 0.134 | 0.69 | 0.119 |
| apro_3d_1 | Ich plane meine Aufgaben sorgfältig und halte mich immer an meinem Zeitplan. | 0.161 | 0.16 | -0.003 | 0.653 | -0.093 |
| apro_4b_1 | Wenn ich mir ein Lernziel setze, fällt es mir leicht, dieses zu verfolgen. | 0.099 | 0.186 | 0.078 | 0.596 | 0.042 |
| apro_1e_3 | Ich plane und erledige akademische Aufgaben meist pünktlich und gewissenhaft. | 0.318 | 0.008 | -0.033 | 0.55 | 0.242 |
| apro_3e_3 | Neue akademische Aufgaben erledige ich direkt nachdem ich sie erhalten habe. | 0.307 | -0.045 | 0.001 | 0.541 | -0.3 |
| apro_3c_2 | Ich erledige alle meine akademischen Aufgaben sofort. | 0.317 | -0.026 | -0.028 | 0.541 | -0.411 |
| apro_2d_2 | Ich nehme mir vor, akademische Aufgaben bis zu einem bestimmten Zeitpunkt zu erledigen und halte diesen dann auch ein. | 0.362 | 0.008 | 0.032 | 0.478 | 0.089 |
| apro_3b_1 | Ich verpasse in der Regel keine Abgabetermine, weil ich studienrelevante Aufgaben aufschiebe. | 0.248 | -0.023 | -0.116 | 0.162 | 0.428 |
5.2.3.1 Items entfernen (wegen mangelnder Einfachstruktur):
dat_final <- dat_1[, !(names(dat_1) %in% c("apro_2c_3", "apro_2c_2", "apro_4b_2", "apro_3d_5", "apro_1b_1", "apro_3d_2", "apro_5d_3", "apro_3a_1", "apro_1d_1", "apro_4d_1", "apro_2b_2", "apro_2e_3", "apro_2e_2", "apro_1b_3", "apro_3c_1"))]5.2.3.2 Rotation Promax mit reduziertem, bereinigtem Datensatz und 5 Faktoren
efa1.1 <- fa(dat_final, nfactors = 5, fm="pa", rotate="promax")
print(efa1.1, sort= TRUE, cut= .3)## Factor Analysis using method = pa
## Call: fa(r = dat_final, nfactors = 5, rotate = "promax", fm = "pa")
## Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix
## item PA1 PA3 PA2 PA5 PA4 h2 u2 com
## apro_5e_3 66 0.94 0.72 0.28 1.2
## apro_4c_2 46 0.93 0.60 0.40 1.1
## apro_4a_1 40 0.91 0.84 0.16 1.2
## apro_3a_4 25 0.88 0.80 0.20 1.1
## apro_3a_5 26 0.85 0.71 0.29 1.1
## apro_1c_1 5 0.76 0.76 0.24 1.1
## apro_5a_1 53 0.75 0.77 0.23 1.1
## apro_2b_3 17 0.74 0.75 0.25 1.1
## apro_5e_1 64 0.72 0.49 0.51 1.4
## apro_4e_2 51 0.70 0.56 0.44 1.5
## apro_5c_2 60 0.69 0.57 0.43 1.2
## apro_1e_2 11 0.65 0.73 0.27 1.1
## apro_4c_3 47 0.63 0.73 0.27 1.2
## apro_5d_2 63 0.62 0.83 0.17 1.4
## apro_1a_3 3 0.60 0.58 0.42 1.2
## apro_3a_3 24 0.60 0.59 0.41 1.6
## apro_5e_2 65 0.56 0.46 0.54 1.5
## apro_3c_3 33 0.56 0.62 0.38 1.3
## apro_3b_3 29 0.55 0.54 0.74 0.26 2.4
## apro_4e_1 50 0.49 0.39 0.65 0.35 2.2
## apro_2d_3 21 0.45 0.20 0.80 1.4
## apro_2a_3 15 0.37 0.78 0.22 3.0
## apro_1c_3 7 0.36 0.66 0.34 2.9
## apro_2b_1 16 0.89 0.55 0.45 1.2
## apro_2a_2 14 0.86 0.48 0.52 1.2
## apro_1d_2 8 0.85 0.59 0.41 1.1
## apro_2d_1 19 0.79 0.73 0.27 1.3
## apro_3e_2 38 0.77 0.72 0.28 1.0
## apro_1b_2 4 0.68 0.59 0.41 1.4
## apro_3b_2 28 0.64 0.57 0.43 1.4
## apro_1c_2 6 0.64 0.45 0.55 1.5
## apro_5d_1 62 0.60 0.64 0.36 1.4
## apro_2a_1 13 0.52 0.43 0.57 1.4
## apro_5a_2 54 0.50 0.59 0.41 1.7
## apro_4a_3 42 0.46 0.66 0.34 1.7
## apro_5c_3 61 0.45 0.51 0.49 2.4
## apro_4c_1 45 0.44 0.40 0.60 1.6
## apro_2e_1 22 0.43 0.50 0.50 2.7
## apro_5a_3 55 0.36 0.17 0.83 1.9
## apro_4e_3 52 0.96 0.65 0.35 1.1
## apro_1a_2 2 0.91 0.55 0.45 1.2
## apro_5b_3 58 0.87 0.53 0.47 1.2
## apro_4d_3 49 0.83 0.60 0.40 1.1
## apro_2c_1 18 0.74 0.40 0.60 1.2
## apro_3e_1 37 0.72 0.65 0.35 1.2
## apro_3a_2 23 0.70 0.65 0.35 1.1
## apro_5c_1 59 0.36 0.61 0.70 0.30 1.9
## apro_1e_1 10 0.60 0.70 0.30 1.3
## apro_3b_4 30 0.59 0.73 0.27 1.4
## apro_3d_4 36 0.57 0.63 0.37 1.5
## apro_1a_1 1 0.55 0.34 0.66 1.1
## apro_4a_2 41 0.47 0.38 0.62 2.2
## apro_5b_1 56 0.47 0.58 0.42 1.9
## apro_3d_3 35 0.46 -0.39 0.51 0.49 2.8
## apro_1d_3 9 0.44 0.43 0.57 1.8
## apro_4d_2 48 0.90 0.72 0.28 1.0
## apro_5b_2 57 0.82 0.62 0.38 1.3
## apro_3d_1 34 0.77 0.72 0.28 1.1
## apro_4b_1 43 0.72 0.64 0.36 1.1
## apro_1e_3 12 0.66 0.32 0.65 0.35 1.5
## apro_3e_3 39 0.44 0.62 0.62 0.38 2.3
## apro_3c_2 32 0.52 0.61 -0.32 0.71 0.29 2.8
## apro_2d_2 20 0.55 0.59 0.41 1.6
## apro_4b_3 44 0.33 0.68 0.67 0.33 1.7
## apro_3b_1 27 0.51 0.30 0.70 1.3
## apro_3b_5 31 0.35 0.60 0.40 3.0
##
## PA1 PA3 PA2 PA5 PA4
## SS loadings 14.75 8.78 8.13 5.41 2.56
## Proportion Var 0.22 0.13 0.12 0.08 0.04
## Cumulative Var 0.22 0.36 0.48 0.56 0.60
## Proportion Explained 0.37 0.22 0.21 0.14 0.06
## Cumulative Proportion 0.37 0.59 0.80 0.94 1.00
##
## With factor correlations of
## PA1 PA3 PA2 PA5 PA4
## PA1 1.00 0.73 0.54 0.70 0.32
## PA3 0.73 1.00 0.59 0.60 0.38
## PA2 0.54 0.59 1.00 0.44 0.33
## PA5 0.70 0.60 0.44 1.00 0.28
## PA4 0.32 0.38 0.33 0.28 1.00
##
## Mean item complexity = 1.5
## Test of the hypothesis that 5 factors are sufficient.
##
## df null model = 2145 with the objective function = 67.71 with Chi Square = 13349.6
## df of the model are 1825 and the objective function was 15.83
##
## The root mean square of the residuals (RMSR) is 0.03
## The df corrected root mean square of the residuals is 0.04
##
## The harmonic n.obs is 213 with the empirical chi square 1035.09 with prob < 1
## The total n.obs was 221 with Likelihood Chi Square = 3068.8 with prob < 0.0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000014
##
## Tucker Lewis Index of factoring reliability = 0.867
## RMSEA index = 0.055 and the 90 % confidence intervals are 0.052 0.059
## BIC = -6782.84
## Fit based upon off diagonal values = 0.99
## Measures of factor score adequacy
## PA1 PA3 PA2 PA5 PA4
## Correlation of (regression) scores with factors 0.99 0.98 0.98 0.97 0.92
## Multiple R square of scores with factors 0.98 0.96 0.96 0.94 0.85
## Minimum correlation of possible factor scores 0.96 0.91 0.91 0.88 0.70# Items zusammenführen (dies ersetzt gewissermaßen den print-Befehl)
efa1.1_items <- matchItems(efa1.1, codebook, shortitem="Itemname", longitem = "Iteminhalt")
# Items in HTML als Tabelle anzeigen lassen, wobei Ladungen > .30 fett markiert werden
knitr::kable(make_bold(efa1.1_items), cut = 0.30)| Item | PA1 | PA3 | PA2 | PA5 | PA4 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| apro_5e_3 | Ich tendiere dazu, mit meinen Aufgaben erst einige Tage vor der Abgabefrist zu beginnen. | 0.943 | 0.031 | -0.222 | -0.097 | 0.139 |
| apro_4c_2 | Ich brauche zeitlichen Druck, um meine akademischen Aufgaben fertigzustellen. | 0.934 | -0.16 | -0.136 | 0.028 | -0.044 |
| apro_4a_1 | Trotz guter Vorsätze, zögere ich die Bearbeitung anstehender Aufgaben immer bis zum letzten Moment hinaus. | 0.91 | -0.042 | -0.075 | -0.049 | 0.25 |
| apro_3a_4 | Ich schiebe häufig so lange studienbezogene Tätigkeiten auf, bis ich Aufgaben unter großem Zeitdruck erledigen muss. | 0.88 | -0.154 | 0.067 | 0.076 | 0.088 |
| apro_3a_5 | Selbst, wenn ich ausreichend Zeit und Ressourcen habe, beginne ich studienbezogene Tätigkeiten erst kurz vor der Deadline. | 0.854 | 0.088 | -0.111 | -0.044 | 0.035 |
| apro_1c_1 | Ich verschiebe akademische Aufgaben regelmäßig, selbst wenn dadurch Zeitdruck und Stress entstehen. | 0.76 | 0.08 | -0.044 | 0.079 | 0.052 |
| apro_5a_1 | Es fällt mir schwer, meine Hausaufgaben sofort zu erledigen, obwohl ich genug Zeit habe. | 0.747 | 0.191 | 0.016 | -0.017 | -0.057 |
| apro_2b_3 | Obwohl ich weiß, dass es besser für mich wäre, kann ich mich nicht dazu durchringen mein Aufschiebeverhalten, im akademischen Kontext zu ändern. | 0.741 | 0.118 | 0.108 | -0.019 | -0.049 |
| apro_5e_1 | Ich habe in mindestens zwei vergangenen Gruppenarbeiten gemerkt, dass meine Mitstudierenden deutlich früher mit den Aufgaben anfangen, wohingegen ich meinen Aufgabenteil erst kurz vor Abgabeschluss eingereicht habe. | 0.715 | -0.003 | -0.097 | -0.152 | 0.278 |
| apro_4e_2 | Ich denke oft, dass ich studienbezogene Aufgaben problemlos später erledigen kann, auch wenn mir bewusst ist, dass ich dadurch unter Zeitdruck geraten könnte. | 0.701 | 0.25 | -0.172 | -0.045 | -0.135 |
| apro_5c_2 | Ich schiebe meine Studienaufgaben manchmal vor mir her, auch wenn ich sie in relativ kurzer Zeit erledigen könnte. | 0.687 | 0.156 | 0.051 | -0.068 | -0.127 |
| apro_1e_2 | Auch wenn ich plane, eine Aufgabe direkt zu erledigen, schiebe ich sie häufig auf. | 0.646 | 0.13 | 0.054 | 0.08 | 0.045 |
| apro_4c_3 | Auch wenn ich mir vornehme, früher mit einer Aufgabe zu beginnen, fällt es mir schwer, dies umzusetzen. | 0.631 | 0.153 | 0.059 | 0.09 | 0.011 |
| apro_5d_2 | Ich gerate oft in Zeitstress beim Bearbeiten einer Aufgabe, weil ich zu spät angefangen habe. | 0.622 | 0.133 | 0.111 | 0.05 | 0.181 |
| apro_1a_3 | Beim Bearbeiten einer Aufgabe merke ich, dass ich sie schon viel früher hätte erledigen können. | 0.601 | 0.14 | 0.118 | -0.03 | 0.001 |
| apro_3a_3 | Ich habe große Schwierigkeiten, selbst einfachste studienbezogene Tätigkeiten anzufangen. | 0.596 | -0.029 | 0.123 | -0.04 | 0.287 |
| apro_5e_2 | Ich schiebe zeitlich wenig aufwendige Erledigungen wie Kurs- oder Prüfungsanmeldungen auf, obwohl mir die drohenden Konsequenzen und der dadurch wachsende Aufwand bewusst ist. | 0.562 | -0.03 | 0.077 | -0.069 | 0.269 |
| apro_3c_3 | Ich finde es oft schwierig, akademische Aufgaben zu beginnen, auch wenn ich weiß, dass sie wichtig sind. | 0.556 | 0.166 | 0.115 | 0.038 | 0.001 |
| apro_3b_3 | Ich bearbeite studienrelevante Aufgaben zeitnah. | 0.55 | -0.128 | -0.188 | 0.54 | 0.067 |
| apro_4e_1 | Ich widme mich häufig anderen Aktivitäten, obwohl ich studienbezogene Aufgaben mit nahenden Abgabeterminen habe. | 0.492 | 0.386 | -0.15 | 0.039 | 0.102 |
| apro_2d_3 | Ich habe schon mal bis spät in die Nacht gearbeitet, um mit meinen akademischen Aufgaben fertig zu werden. | 0.449 | -0.155 | 0.107 | 0.062 | -0.039 |
| apro_2a_3 | Ich schiebe Aufgaben im Studium häufig auf, obwohl ich mich damit nicht gut fühle. | 0.367 | 0.271 | 0.282 | 0.12 | -0.001 |
| apro_1c_3 | Ich vermeide schwierige Aufgaben und neige dazu, sie aufzuschieben, selbst wenn ich mir vorgenommen habe, rechtzeitig damit anzufangen. | 0.356 | 0.224 | 0.196 | 0.093 | 0.137 |
| apro_2b_1 | Ich breche die Bearbeitung meiner akademischen Aufgaben frühzeitig ab, um mich angenehmeren Tätigkeiten zu widmen. | -0.189 | 0.894 | -0.106 | -0.067 | 0.142 |
| apro_2a_2 | Ich unterbreche oft meine Hausaufgaben, um mich ablenkenden Tätigkeiten zu widmen, wie z.B. putzen. | -0.191 | 0.858 | -0.11 | -0.05 | 0.108 |
| apro_1d_2 | Oft lasse ich mich, während einer akademischen Aufgabe von anderen, unterhaltsameren und weniger wichtigen Aufgaben ablenken. | -0.019 | 0.85 | 0.012 | -0.063 | -0.117 |
| apro_2d_1 | Ich neige dazu, mich weniger dringenden Tätigkeiten zu widmen, anstatt akademische Aufgaben zu erledigen. | 0.23 | 0.792 | -0.149 | -0.028 | -0.052 |
| apro_3e_2 | Wenn ich mir eigentlichen vorgenommen habe an akademische Aufgaben zu arbeiten und mir diese Schwierigkeiten bereiten, führe ich stattdessen oft alternative Tätigkeiten aus. | -0.023 | 0.775 | 0.032 | 0.102 | 0.023 |
| apro_1b_2 | Ich neige dazu, mich von unwichtigeren Aufgaben ablenken zu lassen, anstatt mich auf meine akademischen Aufgaben zu konzentrieren. | 0.263 | 0.68 | -0.054 | -0.13 | -0.03 |
| apro_3b_2 | Ich gehe studienrelevanten Aufgaben oft nicht nach, weil ich andere Tätigkeiten vorschiebe. | 0.234 | 0.644 | -0.134 | -0.005 | 0.013 |
| apro_1c_2 | Ich lasse mich leicht von Medien wie Social Media ablenken, obwohl ich eigentlich lernen sollte. | 0.053 | 0.635 | 0.17 | -0.115 | -0.211 |
| apro_5d_1 | Wenn ich eine wichtige Aufgabe habe, finde ich oft Ablenkungen (z.B.soziale Medien, Fernsehen), um nicht daran arbeiten zu müssen. | 0.235 | 0.604 | 0.044 | 0.023 | -0.099 |
| apro_2a_1 | Je anstrengender mir meine Hausaufgabe erscheint, desto später erledige ich sie. | -0.055 | 0.519 | 0.01 | 0.161 | 0.134 |
| apro_5a_2 | Ich erledige oft zuerst weniger wichtige Aufgaben, anstatt mit wichtigen Studienaufgaben zu beginnen. | 0.274 | 0.504 | 0.078 | 0.027 | -0.079 |
| apro_4a_3 | Im Rahmen von Prüfungsvorbereitungen gerate ich oft in Zeitnot, da ich anstatt zu lernen, Zerstreuung in anderen Aktivitäten suche. | 0.213 | 0.464 | 0.112 | 0.097 | 0.076 |
| apro_5c_3 | Ich schiebe oft Hausaufgaben auf, wenn ich denke, dass sie zu schwer für mich sind. | -0.119 | 0.45 | 0.277 | 0.039 | 0.223 |
| apro_4c_1 | Wenn mir eine Aufgabe keinen Spaß macht, schiebe ich sie auf. | 0.215 | 0.443 | -0.038 | 0.076 | -0.049 |
| apro_2e_1 | Ich schiebe manchmal akademische Aufgaben auf, um mich kurzfristig besser zu fühlen, obwohl ich weiß, dass ich mich langfristig darüber ärgern werde. | 0.158 | 0.432 | 0.231 | 0.075 | -0.258 |
| apro_5a_3 | Ich schiebe lernbezogene Aufgaben vor mir her, weil ich das Gefühl habe, dass andere Dinge wichtiger sind. | 0.156 | 0.363 | -0.181 | 0.012 | 0.017 |
| apro_4e_3 | Wenn ich studienbezogene Aufgaben aufschiebe, empfinde ich starke emotionale Belastung, weil ich weiß, dass dies negative Konsequenzen haben könnte. | -0.121 | -0.162 | 0.961 | -0.059 | -0.013 |
| apro_1a_2 | Das Aufschieben von Studienaufgaben verursacht bei mir Schuldgefühle. | -0.126 | -0.121 | 0.906 | -0.107 | -0.175 |
| apro_5b_3 | Das Hinauszögern meiner akademischen Aufgaben führt bei mir zu Stress. | 0.01 | -0.168 | 0.87 | -0.17 | -0.042 |
| apro_4d_3 | Ich fühle mich häufig schuldig, wenn ich eine geplante akademische Aufgabe bewusst auf später verschiebe. | -0.134 | 0.013 | 0.831 | 0.052 | -0.077 |
| apro_2c_1 | Es belastet mich emotional, wenn ich akademische Fristen kaum einhalten kann. | -0.13 | -0.131 | 0.743 | -0.099 | 0.093 |
| apro_3e_1 | Dass ich akademische Aufgaben nicht rechtzeitig beginne, wirkt sich oft negativ auf mein emotionales Wohlbefinden aus. | 0.224 | -0.006 | 0.718 | -0.056 | -0.053 |
| apro_3a_2 | Ich fühle mich oft schuldig, weil ich studienbezogene Tätigkeiten aufschiebe. | 0.095 | -0.015 | 0.703 | 0.069 | 0.047 |
| apro_5c_1 | Durch das ständige Aufschieben meiner Studienaufgaben fühle ich mich häufig gestresst. | 0.36 | -0.163 | 0.612 | 0.099 | 0.063 |
| apro_1e_1 | Ich fühle mich oft schlecht, weil ich akademische Aufgaben aufschiebe. | 0.157 | 0.131 | 0.595 | 0.11 | -0.056 |
| apro_3b_4 | Ich schiebe Aufgaben für das Studium auf, obwohl ich mich dann schäme und/oder schuldig fühle. | 0.109 | 0.21 | 0.589 | 0.099 | -0.036 |
| apro_3d_4 | Ich fühle mich dauerhaft gestresst und gereizt, weil ich nicht glaube, dass ich meine studienbezogenen Aufgaben rechtzeitig beginnen werde. | 0.218 | 0.017 | 0.57 | -0.033 | 0.185 |
| apro_1a_1 | Es bereitet mir Stress, wenn eine Abgabefrist bevorsteht. | -0.087 | 0.088 | 0.546 | 0.013 | 0.057 |
| apro_4a_2 | Wenn Klausuren anstehen, bin ich manchmal so überfordert, dass ich einfach nicht weiß, wie und wo ich mit dem Lernen anfangen soll. | -0.211 | 0.183 | 0.474 | 0.191 | 0.071 |
| apro_5b_1 | Ich mache mir häufig Vorwürfe, weil ich meine akademischen Aufgaben nicht rechtzeitig erledige. | 0.229 | -0.014 | 0.465 | 0.112 | 0.177 |
| apro_3d_3 | Ich war schonmal aufgrund vom Aufschieben von studienbezogenen Aufgaben gestresst. | 0.265 | 0.108 | 0.461 | 0.066 | -0.391 |
| apro_1d_3 | Der Gedanke, eine schwierige akademische Aufgabe anzufangen, macht mir Angst, weswegen ich dazu neige die Arbeit aufzuschieben. | -0.033 | 0.188 | 0.439 | 0.016 | 0.195 |
| apro_4d_2 | Wenn ich einen Lernplan erstelle, schaffe ich es konsequent, mich daran zu halten. | -0.048 | -0.011 | -0.051 | 0.901 | 0.024 |
| apro_5b_2 | Wenn ich mir während der Klausurenphase Zeitpläne erstelle, halte ich sie ein. | -0.234 | 0.029 | 0.08 | 0.821 | 0.166 |
| apro_3d_1 | Ich plane meine Aufgaben sorgfältig und halte mich immer an meinem Zeitplan. | 0.121 | 0.058 | -0.096 | 0.769 | -0.029 |
| apro_4b_1 | Wenn ich mir ein Lernziel setze, fällt es mir leicht, dieses zu verfolgen. | -0.036 | 0.117 | 0.027 | 0.716 | 0.07 |
| apro_1e_3 | Ich plane und erledige akademische Aufgaben meist pünktlich und gewissenhaft. | 0.086 | -0.059 | -0.053 | 0.655 | 0.323 |
| apro_3e_3 | Neue akademische Aufgaben erledige ich direkt nachdem ich sie erhalten habe. | 0.435 | -0.182 | -0.096 | 0.616 | -0.205 |
| apro_3c_2 | Ich erledige alle meine akademischen Aufgaben sofort. | 0.517 | -0.175 | -0.147 | 0.611 | -0.319 |
| apro_2d_2 | Ich nehme mir vor, akademische Aufgaben bis zu einem bestimmten Zeitpunkt zu erledigen und halte diesen dann auch ein. | 0.24 | -0.06 | -0.012 | 0.552 | 0.176 |
| apro_4b_3 | Ich schiebe meine akademischen Aufgaben so lange auf, dass ich oft wichtige Fristen verpasse oder Arbeiten unvollständig abgebe. | 0.333 | -0.013 | 0.114 | -0.184 | 0.682 |
| apro_3b_1 | Ich verpasse in der Regel keine Abgabetermine, weil ich studienrelevante Aufgaben aufschiebe. | -0.027 | -0.001 | -0.081 | 0.187 | 0.509 |
| apro_3b_5 | Meine akademischen Leistungen leiden darunter, dass ich meine Aufgaben oft aufschiebe. | 0.2 | 0.242 | 0.156 | 0.059 | 0.354 |
6 Faktorenbenennung
Faktorenbennenung (nach Häufigkeit sortiert) Faktor 1: Akademisches Aufschiebeverhalten (behaviorale Komponente) Faktor 3: Impulsivität (kognitive Komponente) Faktor 2: Emotionale Belastung (emotionale Komponente) Faktor 5: Facette von Gewissenhaftigkeit -> Selbstdisziplin Faktor 4: erfasst vermutlich Konsequenzen akademischer Prokrastination (Leistungsabfall), nicht den Kern des Konstrukts -> keine latente Variable und somit nicht als Faktor zulässig
7 EFA zweiter Ordnung
Wir wollen jetzt schauen, ob sich auf einer höheren Ebene ebenfalls eine Faktorenstruktur zeigt. Deshalb rechnen wir eine EFA zweiter Ordnung. Dafür nehmen wir die aus den Ladungsmatrizen entstandene Korrelationsmatrix der rotierten Komponenten und rechnen damit eine weitere EFA.
# EFA mit Originaldatensatz und 5 Faktorenlösung
# Items zusammenführen (dies ersetzt gewissermaßen den print-Befehl)
efa1.2_items <- matchItems(efa1.2, codebook, shortitem="Itemname", longitem = "Iteminhalt")
# Items in HTML als Tabelle anzeigen lassen, wobei Ladungen > .30 fett markiert werden
knitr::kable(make_bold(efa1.2_items), cut = 0.30)| Item | PA1 | PA5 | PA2 | PA3 | PA4 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| apro_4a_1 | Trotz guter Vorsätze, zögere ich die Bearbeitung anstehender Aufgaben immer bis zum letzten Moment hinaus. | 0.95 | -0.01 | -0.077 | -0.012 | 0.125 |
| apro_5e_3 | Ich tendiere dazu, mit meinen Aufgaben erst einige Tage vor der Abgabefrist zu beginnen. | 0.89 | 0.052 | -0.198 | -0.029 | 0.031 |
| apro_3a_4 | Ich schiebe häufig so lange studienbezogene Tätigkeiten auf, bis ich Aufgaben unter großem Zeitdruck erledigen muss. | 0.851 | -0.071 | 0.079 | 0.089 | -0.027 |
| apro_3a_5 | Selbst, wenn ich ausreichend Zeit und Ressourcen habe, beginne ich studienbezogene Tätigkeiten erst kurz vor der Deadline. | 0.801 | 0.126 | -0.087 | -0.021 | -0.068 |
| apro_4c_2 | Ich brauche zeitlichen Druck, um meine akademischen Aufgaben fertigzustellen. | 0.776 | -0.078 | -0.084 | 0.074 | -0.16 |
| apro_5e_1 | Ich habe in mindestens zwei vergangenen Gruppenarbeiten gemerkt, dass meine Mitstudierenden deutlich früher mit den Aufgaben anfangen, wohingegen ich meinen Aufgabenteil erst kurz vor Abgabeschluss eingereicht habe. | 0.768 | -0.01 | -0.112 | -0.088 | 0.191 |
| apro_1c_1 | Ich verschiebe akademische Aufgaben regelmäßig, selbst wenn dadurch Zeitdruck und Stress entstehen. | 0.736 | 0.136 | -0.017 | 0.087 | -0.031 |
| apro_3a_3 | Ich habe große Schwierigkeiten, selbst einfachste studienbezogene Tätigkeiten anzufangen. | 0.727 | -0.012 | 0.085 | -0.032 | 0.217 |
| apro_5d_2 | Ich gerate oft in Zeitstress beim Bearbeiten einer Aufgabe, weil ich zu spät angefangen habe. | 0.696 | 0.152 | 0.111 | 0.059 | 0.119 |
| apro_4b_3 | Ich schiebe meine akademischen Aufgaben so lange auf, dass ich oft wichtige Fristen verpasse oder Arbeiten unvollständig abgebe. | 0.675 | -0.053 | 0.007 | -0.16 | 0.611 |
| apro_2b_3 | Obwohl ich weiß, dass es besser für mich wäre, kann ich mich nicht dazu durchringen mein Aufschiebeverhalten, im akademischen Kontext zu ändern. | 0.673 | 0.182 | 0.127 | -0.015 | -0.112 |
| apro_5a_1 | Es fällt mir schwer, meine Hausaufgaben sofort zu erledigen, obwohl ich genug Zeit habe. | 0.667 | 0.249 | 0.036 | -0.003 | -0.104 |
| apro_1e_2 | Auch wenn ich plane, eine Aufgabe direkt zu erledigen, schiebe ich sie häufig auf. | 0.652 | 0.172 | 0.075 | 0.074 | -0.017 |
| apro_5e_2 | Ich schiebe zeitlich wenig aufwendige Erledigungen wie Kurs- oder Prüfungsanmeldungen auf, obwohl mir die drohenden Konsequenzen und der dadurch wachsende Aufwand bewusst ist. | 0.642 | -0.015 | 0.049 | -0.031 | 0.204 |
| apro_4c_3 | Auch wenn ich mir vornehme, früher mit einer Aufgabe zu beginnen, fällt es mir schwer, dies umzusetzen. | 0.61 | 0.214 | 0.074 | 0.082 | -0.047 |
| apro_5c_2 | Ich schiebe meine Studienaufgaben manchmal vor mir her, auch wenn ich sie in relativ kurzer Zeit erledigen könnte. | 0.578 | 0.193 | 0.074 | -0.05 | -0.175 |
| apro_1b_1 | Obwohl ich mir vornehme, eine akademische Aufgabe zu einem bestimmten Zeitpunkt zu erledigen, schaffe ich das nicht, weil ich die Aufgabe zu lange aufgeschoben habe. | 0.577 | 0.005 | 0.184 | 0.065 | 0.23 |
| apro_1a_3 | Beim Bearbeiten einer Aufgabe merke ich, dass ich sie schon viel früher hätte erledigen können. | 0.574 | 0.186 | 0.122 | -0.022 | -0.04 |
| apro_3b_3 | Ich bearbeite studienrelevante Aufgaben zeitnah. | 0.559 | -0.033 | -0.115 | 0.48 | -0.058 |
| apro_4e_2 | Ich denke oft, dass ich studienbezogene Aufgaben problemlos später erledigen kann, auch wenn mir bewusst ist, dass ich dadurch unter Zeitdruck geraten könnte. | 0.557 | 0.281 | -0.117 | -0.012 | -0.167 |
| apro_4e_1 | Ich widme mich häufig anderen Aktivitäten, obwohl ich studienbezogene Aufgaben mit nahenden Abgabeterminen habe. | 0.55 | 0.348 | -0.115 | 0.047 | 0.066 |
| apro_3c_3 | Ich finde es oft schwierig, akademische Aufgaben zu beginnen, auch wenn ich weiß, dass sie wichtig sind. | 0.524 | 0.23 | 0.12 | 0.039 | -0.035 |
| apro_3a_1 | Ich schiebe studienbezogene Tätigkeiten regelmäßig auf, obwohl ich weiß, dass meine akademische Leistung darunter leidet. | 0.506 | 0.384 | 0.009 | 0.017 | 0.257 |
| apro_2c_3 | Obwohl ich die Zeit und Ressourcen hätte, schiebe ich akademische Aufgaben vor mir her. | 0.47 | 0.429 | -0.052 | -0.045 | -0.105 |
| apro_4b_2 | Ich verschiebe die Bearbeitung einer wichtigen Aufgabe (bspw. Präsentation, Hausarbeit) mehr als einmal auf, ohne dass ich durch äußere Umstände gezwungen wäre. | 0.447 | 0.411 | 0.008 | 0.023 | -0.008 |
| apro_4d_1 | Ich schiebe akademische Aufgaben oft auf, auch wenn ich mir bewusst bin, dass das zu schlechteren Ergebnissen führen kann. | 0.443 | 0.386 | 0.09 | 0.058 | 0.076 |
| apro_1c_3 | Ich vermeide schwierige Aufgaben und neige dazu, sie aufzuschieben, selbst wenn ich mir vorgenommen habe, rechtzeitig damit anzufangen. | 0.433 | 0.266 | 0.191 | 0.081 | 0.117 |
| apro_3b_5 | Meine akademischen Leistungen leiden darunter, dass ich meine Aufgaben oft aufschiebe. | 0.419 | 0.265 | 0.09 | 0.034 | 0.359 |
| apro_2a_3 | Ich schiebe Aufgaben im Studium häufig auf, obwohl ich mich damit nicht gut fühle. | 0.418 | 0.316 | 0.285 | 0.078 | 0.007 |
| apro_2b_2 | Ich schiebe Aufgaben so lange auf, dass ich befürchte, meine akademische Leistung könne darunter leiden. | 0.405 | 0.299 | 0.157 | 0.116 | 0.25 |
| apro_3d_2 | Ich schiebe meine studienbezogenen Aufgaben oft auf, obwohl ich mich damit unwohl fühle. | 0.394 | 0.272 | 0.355 | 0.108 | -0.016 |
| apro_2d_3 | Ich habe schon mal bis spät in die Nacht gearbeitet, um mit meinen akademischen Aufgaben fertig zu werden. | 0.384 | -0.098 | 0.132 | 0.072 | -0.125 |
| apro_2e_3 | Oft fällt es mir schwer meine akademischen Aufgaben (Hausarbeiten, Abgaben oder das Lernen für eine Prüfung) gut zu planen und mich selbst zu motivieren, sie durchzuführen. | 0.371 | 0.296 | 0.115 | 0.186 | 0.136 |
| apro_2b_1 | Ich breche die Bearbeitung meiner akademischen Aufgaben frühzeitig ab, um mich angenehmeren Tätigkeiten zu widmen. | -0.03 | 0.752 | -0.087 | -0.064 | 0.206 |
| apro_1d_2 | Oft lasse ich mich, während einer akademischen Aufgabe von anderen, unterhaltsameren und weniger wichtigen Aufgaben ablenken. | 0.028 | 0.744 | 0.046 | -0.081 | -0.028 |
| apro_3e_2 | Wenn ich mir eigentlichen vorgenommen habe an akademische Aufgaben zu arbeiten und mir diese Schwierigkeiten bereiten, führe ich stattdessen oft alternative Tätigkeiten aus. | 0.055 | 0.742 | 0.058 | 0.075 | 0.069 |
| apro_2a_2 | Ich unterbreche oft meine Hausaufgaben, um mich ablenkenden Tätigkeiten zu widmen, wie z.B. putzen. | -0.045 | 0.715 | -0.084 | -0.048 | 0.191 |
| apro_2d_1 | Ich neige dazu, mich weniger dringenden Tätigkeiten zu widmen, anstatt akademische Aufgaben zu erledigen. | 0.258 | 0.71 | -0.101 | -0.032 | -0.019 |
| apro_1b_2 | Ich neige dazu, mich von unwichtigeren Aufgaben ablenken zu lassen, anstatt mich auf meine akademischen Aufgaben zu konzentrieren. | 0.287 | 0.608 | -0.028 | -0.117 | 0.012 |
| apro_3b_2 | Ich gehe studienrelevanten Aufgaben oft nicht nach, weil ich andere Tätigkeiten vorschiebe. | 0.265 | 0.598 | -0.099 | -0.002 | 0.028 |
| apro_5d_1 | Wenn ich eine wichtige Aufgabe habe, finde ich oft Ablenkungen (z.B.soziale Medien, Fernsehen), um nicht daran arbeiten zu müssen. | 0.246 | 0.581 | 0.068 | -0.003 | -0.059 |
| apro_1c_2 | Ich lasse mich leicht von Medien wie Social Media ablenken, obwohl ich eigentlich lernen sollte. | 0.033 | 0.572 | 0.187 | -0.125 | -0.114 |
| apro_2a_1 | Je anstrengender mir meine Hausaufgabe erscheint, desto später erledige ich sie. | 0.025 | 0.523 | 0.03 | 0.148 | 0.144 |
| apro_5a_2 | Ich erledige oft zuerst weniger wichtige Aufgaben, anstatt mit wichtigen Studienaufgaben zu beginnen. | 0.253 | 0.519 | 0.102 | 0.014 | -0.063 |
| apro_2c_2 | Ich schiebe akademische Aufgaben auf, obwohl ich eigentlich Zeit hätte. | 0.451 | 0.5 | -0.019 | -0.085 | -0.119 |
| apro_2e_1 | Ich schiebe manchmal akademische Aufgaben auf, um mich kurzfristig besser zu fühlen, obwohl ich weiß, dass ich mich langfristig darüber ärgern werde. | 0.067 | 0.489 | 0.255 | 0.039 | -0.212 |
| apro_4c_1 | Wenn mir eine Aufgabe keinen Spaß macht, schiebe ich sie auf. | 0.158 | 0.47 | 0.008 | 0.084 | -0.061 |
| apro_5c_3 | Ich schiebe oft Hausaufgaben auf, wenn ich denke, dass sie zu schwer für mich sind. | 0.015 | 0.47 | 0.245 | 0.03 | 0.276 |
| apro_5d_3 | Ich verschiebe oft akademische Aufgaben, weil ich unsicher bin, ob ich sie gut bewältigen kann. | -0.083 | 0.465 | 0.358 | 0.084 | 0.233 |
| apro_4a_3 | Im Rahmen von Prüfungsvorbereitungen gerate ich oft in Zeitnot, da ich anstatt zu lernen, Zerstreuung in anderen Aktivitäten suche. | 0.317 | 0.449 | 0.113 | 0.065 | 0.091 |
| apro_3d_5 | Obwohl ich durch frühere Erfahrungen weiß, dass mir das Aufschieben schadet, wiederhole ich dieses Verhalten. | 0.414 | 0.419 | 0.114 | 0.089 | -0.05 |
| apro_1d_1 | Wenn ich an eine zu erledigende akademische Aufgabe denke, finde ich oft Gründe, sie zu verschieben und später zu machen. | 0.398 | 0.405 | -0.003 | 0.097 | 0.002 |
| apro_5a_3 | Ich schiebe lernbezogene Aufgaben vor mir her, weil ich das Gefühl habe, dass andere Dinge wichtiger sind. | 0.106 | 0.366 | -0.144 | 0.054 | 0.025 |
| apro_4e_3 | Wenn ich studienbezogene Aufgaben aufschiebe, empfinde ich starke emotionale Belastung, weil ich weiß, dass dies negative Konsequenzen haben könnte. | -0.002 | -0.091 | 0.842 | -0.124 | 0.048 |
| apro_1a_2 | Das Aufschieben von Studienaufgaben verursacht bei mir Schuldgefühle. | -0.102 | -0.058 | 0.831 | -0.166 | -0.104 |
| apro_5b_3 | Das Hinauszögern meiner akademischen Aufgaben führt bei mir zu Stress. | 0.066 | -0.102 | 0.765 | -0.199 | -0.011 |
| apro_4d_3 | Ich fühle mich häufig schuldig, wenn ich eine geplante akademische Aufgabe bewusst auf später verschiebe. | -0.051 | 0.084 | 0.764 | -0.02 | -0.011 |
| apro_3e_1 | Dass ich akademische Aufgaben nicht rechtzeitig beginne, wirkt sich oft negativ auf mein emotionales Wohlbefinden aus. | 0.267 | 0.046 | 0.668 | -0.089 | -0.034 |
| apro_3a_2 | Ich fühle mich oft schuldig, weil ich studienbezogene Tätigkeiten aufschiebe. | 0.216 | 0.052 | 0.647 | 0.003 | 0.071 |
| apro_2c_1 | Es belastet mich emotional, wenn ich akademische Fristen kaum einhalten kann. | 0.012 | -0.101 | 0.641 | -0.129 | 0.144 |
| apro_1e_1 | Ich fühle mich oft schlecht, weil ich akademische Aufgaben aufschiebe. | 0.216 | 0.195 | 0.574 | 0.048 | -0.032 |
| apro_5c_1 | Durch das ständige Aufschieben meiner Studienaufgaben fühle ich mich häufig gestresst. | 0.446 | -0.085 | 0.567 | 0.052 | 0.034 |
| apro_3b_4 | Ich schiebe Aufgaben für das Studium auf, obwohl ich mich dann schäme und/oder schuldig fühle. | 0.182 | 0.284 | 0.557 | 0.031 | -0.008 |
| apro_3d_4 | Ich fühle mich dauerhaft gestresst und gereizt, weil ich nicht glaube, dass ich meine studienbezogenen Aufgaben rechtzeitig beginnen werde. | 0.38 | 0.048 | 0.498 | -0.067 | 0.194 |
| apro_1a_1 | Es bereitet mir Stress, wenn eine Abgabefrist bevorsteht. | 0.007 | 0.108 | 0.495 | -0.01 | 0.088 |
| apro_3d_3 | Ich war schonmal aufgrund vom Aufschieben von studienbezogenen Aufgaben gestresst. | 0.084 | 0.206 | 0.488 | 0.041 | -0.37 |
| apro_2e_2 | Ich fühle mich häufig gestresst, weil ich Aufgaben im akademischen Kontext aufschiebe. | 0.398 | 0.139 | 0.449 | 0.06 | -0.023 |
| apro_4a_2 | Wenn Klausuren anstehen, bin ich manchmal so überfordert, dass ich einfach nicht weiß, wie und wo ich mit dem Lernen anfangen soll. | -0.101 | 0.235 | 0.435 | 0.141 | 0.13 |
| apro_1b_3 | Ich schiebe meine akademischen Aufgaben häufig auf und fühle mich deshalb schuldig. | 0.362 | 0.207 | 0.418 | 0.026 | -0.022 |
| apro_5b_1 | Ich mache mir häufig Vorwürfe, weil ich meine akademischen Aufgaben nicht rechtzeitig erledige. | 0.381 | 0.031 | 0.414 | 0.068 | 0.163 |
| apro_1d_3 | Der Gedanke, eine schwierige akademische Aufgabe anzufangen, macht mir Angst, weswegen ich dazu neige die Arbeit aufzuschieben. | 0.078 | 0.239 | 0.394 | 0.008 | 0.223 |
| apro_3c_1 | Ich habe mindestens einmal schon in meiner akademischen Laufbahn eine Aufgabe aufgeschoben. | -0.049 | 0.139 | 0.182 | 0.111 | -0.124 |
| apro_4d_2 | Wenn ich einen Lernplan erstelle, schaffe ich es konsequent, mich daran zu halten. | 0.056 | 0.074 | 0.043 | 0.763 | -0.049 |
| apro_5b_2 | Wenn ich mir während der Klausurenphase Zeitpläne erstelle, halte ich sie ein. | -0.033 | 0.083 | 0.134 | 0.69 | 0.119 |
| apro_3d_1 | Ich plane meine Aufgaben sorgfältig und halte mich immer an meinem Zeitplan. | 0.161 | 0.16 | -0.003 | 0.653 | -0.093 |
| apro_4b_1 | Wenn ich mir ein Lernziel setze, fällt es mir leicht, dieses zu verfolgen. | 0.099 | 0.186 | 0.078 | 0.596 | 0.042 |
| apro_1e_3 | Ich plane und erledige akademische Aufgaben meist pünktlich und gewissenhaft. | 0.318 | 0.008 | -0.033 | 0.55 | 0.242 |
| apro_3e_3 | Neue akademische Aufgaben erledige ich direkt nachdem ich sie erhalten habe. | 0.307 | -0.045 | 0.001 | 0.541 | -0.3 |
| apro_3c_2 | Ich erledige alle meine akademischen Aufgaben sofort. | 0.317 | -0.026 | -0.028 | 0.541 | -0.411 |
| apro_2d_2 | Ich nehme mir vor, akademische Aufgaben bis zu einem bestimmten Zeitpunkt zu erledigen und halte diesen dann auch ein. | 0.362 | 0.008 | 0.032 | 0.478 | 0.089 |
| apro_3b_1 | Ich verpasse in der Regel keine Abgabetermine, weil ich studienrelevante Aufgaben aufschiebe. | 0.248 | -0.023 | -0.116 | 0.162 | 0.428 |
PA1: Akademisches Aufschiebeverhalten (behavioral) PA2: Emotionale
Belastung (emotional)
PA3: Impulsivität (kognitiv)
PA4: Konsequenzen
PA5: Selbstdisziplin (als Facette von Gewissenhaftigkeit)
7.1 Extrahieren der Faktorkorrelationsmatrix phi
“Phi” ist die Korrelationsmatrix der Faktoren - die wir auch bereits weiter oben gesehen haben.
fa2<- efa1.2$Phi
round(fa2,2)## PA1 PA5 PA2 PA3 PA4
## PA1 1.00 0.68 0.44 0.55 -0.02
## PA5 0.68 1.00 0.45 0.43 0.07
## PA2 0.44 0.45 1.00 0.28 0.18
## PA3 0.55 0.43 0.28 1.00 0.06
## PA4 -0.02 0.07 0.18 0.06 1.00cor.plot(fa2)
Wir sehen in der Korrelationsmatrix, dass die Faktoren P1, P2, P3 und P5 miteinander korrelieren. Das kann daran liegen, dass hinter den (latenten) Faktoren noch weitere (abstraktere) Faktoren stehen, die diesen Zusammenhang “verursachen”. Deshalb rechnen wir mit der obigen Korrelationsmatrix eine weitere exploratorische Faktorenanalyse, um zu sehen, ob sich eine Faktorenstruktur höherer Ordnung zeigt. PA4 (Konsequenzen) korreliert mit allen anderen Faktoren sehr niedrig.
7.2 Anzahl der Faktoren bestimmen
fa_parallel.ho <- fa.parallel(fa2,fm="ml", fa="pc", n.iter=2000, SMC=FALSE, sim=TRUE, quant=0.95, plot=TRUE, n.obs = nrow(dat)) # da wir an dieser Stelle eine Korrelationsmatrix als Datengrundlage verwenden, müssen wir hier angeben, wie viele Leute in dem Ursprungsdatensatz vorhanden waren (= n.obs) ## Parallel analysis suggests that the number of factors = NA and the number of components = 1abline(h=1)
print(fa_parallel.ho)## Call: fa.parallel(x = fa2, n.obs = nrow(dat), fm = "ml", fa = "pc",
## n.iter = 2000, SMC = FALSE, sim = TRUE, quant = 0.95, plot = TRUE)
## Parallel analysis suggests that the number of factors = NA and the number of components = 1
##
## Eigen Values of
##
## eigen values of factors
## [1] 2.00 0.18 0.03 -0.05 -0.17
##
## eigen values of simulated factors
## [1] NA
##
## eigen values of components
## [1] 2.44 1.05 0.70 0.52 0.29
##
## eigen values of simulated components
## [1] 1.19 1.08 1.00 0.91 0.82which(fa_parallel.ho$pc.values>1)## [1] 1 2Wir extrahieren einen Faktor.
7.3 Faktorenanalyse durchführen (EFA höherer Ordnung)
efa2.ord <- fa(fa2, nfactors = 1, fm="pa", rotate="geominQ")7.3.1 Zusammenfassung anzeigen lassen für 2 Faktorlösung (EFA höhere Ordnung):
print(efa2.ord, digits=2, sort=TRUE, cut=.3)## Factor Analysis using method = pa
## Call: fa(r = fa2, nfactors = 1, rotate = "geominQ", fm = "pa")
## Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix
## V PA1 h2 u2 com
## PA1 1 0.87 0.7581 0.24 1
## PA5 2 0.78 0.6068 0.39 1
## PA3 4 0.58 0.3418 0.66 1
## PA2 3 0.53 0.2794 0.72 1
## PA4 5 0.0075 0.99 1
##
## PA1
## SS loadings 1.99
## Proportion Var 0.40
##
## Mean item complexity = 1
## Test of the hypothesis that 1 factor is sufficient.
##
## df null model = 10 with the objective function = 1.3
## df of the model are 5 and the objective function was 0.08
##
## The root mean square of the residuals (RMSR) is 0.06
## The df corrected root mean square of the residuals is 0.08
##
## Fit based upon off diagonal values = 0.98
## Measures of factor score adequacy
## PA1
## Correlation of (regression) scores with factors 0.92
## Multiple R square of scores with factors 0.85
## Minimum correlation of possible factor scores 0.70Wir sehen, dass PA 1 (behavioral), 2 (emotional), 3 (kognitiv) und 5 (Selbstdisziplin) auf einen Faktor laden. Wir gehen davon aus, dass es sich bei diesem übergeordneten Faktor um Akademische Prokrastination handelt. P4 lädt, wie vermutet, nicht auf den höheren Faktor, da dieser die Konsequenzen erfasst.