STATISTIK-FORUM.de

[ashdes]

Hallo,
ich versuche einen von mir konstruierten Fragebogen zu validieren.
Der Fragebogen besteht aus insgesamt vier großen Dimensionen, die jeweils in Subdimensionen aufgespaltet werden.
Ich erzähle einfach mal wie weit ich aktuell bin.
- Objektivität ist gewährleistet da es ein standarisierter Online-Fragebogen ist
- Reliabilität habe ich anhand von Cronbachs Alpha gefprüft (die vier Dimensionen jeweils, da die Subdimensionen selbst zu wenig Items besitzen)
- Inhaltsvalidität: Ist durch meine theoretische Herleitung ja gegeben oder?
- Kriteriumsvalidität: Hier würde ich eine Korrelationsanalyse der einzelnen Subdimensionen machen + andere (validierte) Studien mit ähnlichen Ergebnissen heranziehen
Ich hoffe das stimmt soweit.
Jetzt hänge ich wie gesagt an der Konstruktvalidität.
Ich würde dafür gerne eine Faktorenanalyse durchführen, allerdings gleich bei meiner ersten Dimension die Kommunalität von zwei Items unter 0,6 (insgesamt sind es 16 Items).
Kann man damit leben oder muss ich ein anderes Verfahren wählen? Wenn ja welches würdet ihr empfehlen? Und mir im besten Fall dann auch gleich erklären können wie es zu interpretieren ist
Bei der Faktorenenalyse kommen auch ziemlich gemischte Ladungen heraus, kann ich (wenn logisch begründet) auch entgegen dieser Ladungen meine Subdimensionen bilden?
Danke für eure Hilfe!
Viele Grüße,
Dante

[Albrecht]

Die Kriteriumsvalidität ist so eher schwach zu belegen, aber ist immerhin ein Versuch. (Ich nehme an, es ist für eine Abschlussarbeit, dafür reicht es allemal.)

Natürlich ist die Kommunalität nicht gut von .6. Aber man kann damit auch leben. Die Frage ist, welche anderen Eigenschaften dieses Items aufweist und wodurch die niedrige Kommunalität (theoretisch und statistisch) erklärt werden kann.

Die Skalen würde ich nicht entgegen der Ladungen bilden, es sei denn Du verzichtest ganz auf die Faktorenanalyse. Wenn man sie macht, muss man sich aber auch damit auseinandersetzen.

[ashdes]

Hallo,
vielen Dank für die Antwort!
Hm ja ich weiß, dass die Kommunalität mit 0,6 gerade so vertretbar wäre.. :/
Gibt es einen andere Analyse die Konstruktvalidität nachzuweisen?
Ja es ist für eine Abschlussarbeit, denke auch, dass die Kriteriumsvalidität dem Anspruch hier genügen sollte
Viele Grüße,
Dante

[Albrecht]

Puuh, es gibt viele Wege, die Konstruktvalidität zu belegen. Zu welchem Ergebnis kommt denn deine Faktorenanalyse? Wie bist Du vorgegangen?

Konstruktvalidität würde ich am ehesten mithilfe der konvergenten und diskriminanten Validität belegen. Also sind die Korrelationen zu ähnlichen Konstrukten hoch und zu unähnlichen Konstrukten klein?
Unter dem Thema Inhaltsvalidität gehört aber auch der Nachweis, dass die Skalen homogen sind. Das sind ja letztendlich alles Facetten der Konstruktvalidität

[ashdes]

Hey,
vielen Dank, dass mit der konvergenten und diskriminanten Validität ist ein guter Tipp, ich versuchs gleich mal so
Meine Faktorenanalyse kommt an sich zu keinem schlechten Ergebnis, er teilt genauso in fünf Faktoren ein so wie bei mir auch nur lädt er die Items fast vollkommen anders mir erschließt sich das leider nicht ganz logisch, was ich auf die geringe Kommunalität schieben würde, weshalb ein Ausweichverfahren mein erster Versuch wäre ^^
Danke für den Tipp mit der Inhaltsvalidität, da hätte ich auch gleich mal eine vll etwas doofe Frage
Die interne-Item-Korrelation ergibt bei mir Werte zwischen 1,48 und 3,33 (16 Items, fünf-stufige Likert Skala), kann ich den Wert einfach mitteln und als interne-Item-Korrelation für die erste Dimension 2,24 angeben? Oder muss ich es einzeln in einer Tabelle auflisten? Mein Cronbachs Alpha hierfür ist 0,769.
Vielen Dank für deine Hilfe
Viele Grüße,
Dante

[Albrecht]

Korrelationen zwischen 1,48 und 3,33??! (Korrelationen haben Werte von -1 bis +1).

Welches Rotationsverfahren hast Du denn gewählt? Welchen Wert nimmt der KMO-Koeffizient an?
Die mittlere Inter-Item-Korrelation (auch MIC genannt) erhält man in der Regel, wenn man eine Reliabilitätsanalyse durchführt. Du kannst aber auch alle bivariate Korrelationen summieren und dann durch die Anzahl der Korrelationen teilen, dann würdest Du auch den MIC erhalten.

Wie groß ist deine Stichprobe?

Cronbachs Alpha mit 16 Items und bei ,769 ist übrigens eher schlecht. Hast Du alle Dimensionen dafür genommen? Cronbachs Alpha wird nämlich dimensionsspezifisch berechnet.