STATISTIK-FORUM.de

[peer]

Hallo Forengemeinde,

ich habe eine Frage zu Cronbachs Alpha (CA). Auch wenn man sich über den Sinn und Unsinn dieser größe streiten kann - CA wird immer gewünscht. Nun meine Frage:

Mir ist aufgefallen, dass sich das CA deutlich "verbessern" lässt, wenn man die Items zuvor standardisiert. Ich habe bspw. gerade eine Skala für ein Strukturgleichungsmodell, bei dem ich ein CA von 0,65 habe. Standardisiere ich dei Werte davor, komme ich über den Reviewer-kritischen Wert auf ca. .720. Bei der CFA des Stukturgleichungsmodells werden die items ja auch standardisiert bevor irgendetwas anderes damit gemacht wird.

Nun meine Frage: "Darf" ich das reportete CA auf Basis von standardisierten Koeffizienten angeben wenn ich sowieso ein SEM rechne? Wie ist das üblich? Hat jemand Erfahrungen bzw. wie würdet ihr das machen?

Danke vorab!!!
Peer

[Holgonaut]

Hi,

das verwirrt mich. Bei der Berechnung von CA bekommst du die unstandardisierte und standardisierte Version.

Die standardsierte ist für den Fall, dass die items mit unterschiedlicher Metrik gemessen wurden. Sind die gleich,
sind auch beide CA's gleich.

Hier mal als Beispiel mit 5 items, die alle auf 5er-Skalen-Niveau gemessen wurden:

raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd
0.92 0.92 0.9 0.69 11 0.023 1.4 0.91

Für das SEM könntest du auch die composite reliability berechnen. Die hat gegenüber CA den Vorteil, dass sie nicht
gleiche Ladungen voraussetzt (wie CA es tut).

Viel zentraler ist aber die andere wesentliche Vorausetzung sowohl von CA als auch von comp.rel. - nämlich, dass alle 3 items den selben Faktor messen.

In 99% der Fälle ist ein niedriges alpha nicht Ausdruck geringer Reliabilität, sondern von Heterogenität der items.

Daher ist ein lupenreiner Fit der CFA (sprich: nicht-sign. Chi-Quadrat-Test) eine Voraussetzung für weitere Berechnungen.

Grüße
Holger