Cronbachs Alpha, α (oder Koeffizient Alpha), 1951 von Lee Cronbach entwickelt, misst Zuverlässigkeit oder interne Konsistenz. „Zuverlässigkeit“ ist ein anderer Name für Konsistenz. Beispielsweise kann ein Unternehmen seinen Mitarbeitern berufsbezogene Tests geben. Wenn eine Person denselben Test mehrmals durchführt und konsistente Ergebnisse erhält, ist dieser Test zuverlässig.
Cronbachs Alpha-Tests prüfen, ob Likert-Umfragen mit mehreren Fragen zuverlässig sind. Diese Fragen messen latente Variablen – versteckte oder nicht beobachtbare Variablen wie: Gewissenhaftigkeit, Neurose oder Offenheit einer Person. Diese sind im wirklichen Leben sehr schwer zu messen. Cronbachs Alpha wird es Ihnen sagen Wie eng eine Reihe von Testelementen als Gruppe verwandt ist.
Cronbachs Alpha-Formel
Die Formel für Cronbachs Alpha lautet:
Wobei:
- N = Anzahl der Elemente.
- c̄ = durchschnittliche Kovarianz zwischen Elementpaaren.
- v̄ = durchschnittliche Varianz.
SPSS-Schritte
Während es gut ist, die Formel hinter dem Konzept zu kennen, In Wirklichkeit müssen Sie nicht wirklich daran arbeiten. Sie berechnen Alpha häufig in SPSS oder einer ähnlichen Software. In SPSS lauten die Schritte wie folgt:
Schritt 1: Klicken Sie auf „Analysieren“, dann auf „Skalieren“ und dann auf „Zuverlässigkeitsanalyse“.
Schritt 2: Übertragen Sie Ihre Variablen (q1 bis q5) in „Artikel,“. Die Modellvorgabe sollte auf „Alpha“ eingestellt sein.
Schritt 3: Klicken Sie im Dialogfeld auf „Statistik“.
Schritt 4: Wählen Sie im Feld „Element“, „Skalieren“ und „Skalieren, wenn Element gelöscht“ aus Feldbeschreibung. Wählen Sie im Feld zwischen den Elementen „Korrelation“.
Schritt 5: Klicken Sie auf „Weiter“ und dann auf „OK“.
Faustregel für Ergebnisse
Eine Faustregel für die Interpretation von Alpha für dichotome Fragen (dh Fragen mit zwei möglichen Antworten) oder Likert-Fragen lautet:
Im Allgemeinen beträgt die Punktzahl mehr als 0,7 ist normalerweise in Ordnung. Einige Autoren schlagen jedoch höhere Werte von 0,90 bis 0,95 vor.
Vermeiden von Problemen mit Cronbachs Alpha
Verwenden Sie die oben aufgeführten Faustregeln mit Vorsicht. Ein hoher Alpha-Wert kann bedeuten, dass die Elemente im Test stark korreliert sind. Α ist jedoch auch empfindlich gegenüber der Anzahl der Elemente in einem Test. Eine größere Anzahl von Elementen kann zu einem größeren α und eine kleinere Anzahl von Elementen zu einem kleineren α führen. Wenn Alpha hoch ist, kann dies redundante Fragen bedeuten (d. H. Sie stellen dasselbe). Ein niedriger Wert für Alpha kann bedeuten, dass der Test nicht genügend Fragen enthält. Das Hinzufügen relevanterer Elemente zum Test kann das Alpha erhöhen. Eine schlechte Wechselbeziehung zwischen Testfragen kann auch zu niedrigen Werten führen, so dass mehr als eine latente Variable gemessen werden kann.
Verwirrung umgibt häufig die Ursachen für hohe und niedrige Alpha-Werte. Dies kann zu falsch verworfenen Tests oder Tests führen, die fälschlicherweise als nicht vertrauenswürdig gekennzeichnet sind. Der Psychometrieprofessor Mohsen Tavakol und der Professor für medizinische Ausbildung Reg Dennick schlagen vor, dass die Verbesserung Ihres Wissens über interne Konsistenz und Eindimensionalität zur korrekten Verwendung von Cronbachs Alpha1 führt:
Eindimensionalität in Cronbachs Alpha geht davon aus, dass die Fragen nur eine latente Variable messen oder Dimension. Wenn Sie mehr als eine Dimension messen (entweder wissentlich oder unwissentlich), ist das Testergebnis möglicherweise bedeutungslos. Sie können den Test in Teile aufteilen und mit jedem Teil eine andere latente Variable oder Dimension messen. Wenn Sie nicht sicher sind, ob Ihr Test eindimensional ist oder nicht, führen Sie die Faktoranalyse durch, um die Dimensionen in Ihrem Test zu identifizieren.
Lavrakas, P. (2008). Encyclopedia of Survey Research Methods 1. Auflage. SAGE.
Mohsen Tavakol und Reg Dennick. Cronbachs Alpha verstehen. Internationale Zeitschrift für medizinische Ausbildung. 2011; 2: 53-55 Editorial
Salkind, N. (2015). Enzyklopädie der Messung und Statistik 1. Auflage. SAGE.
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