STATISTIK-FORUM.de

[henrivandamme]

Hallo liebe Leute,

ich stehe im Zuge meiner Masterarbeit vor folgendem Problem:

Ich habe versucht ein Konstrukt zu erfassen, zu dem es kaum Literatur in Form von Fragebögen gibt. Nun habe ich aus der Literatur Items abgeleitet und versucht so die "Genderkompetenz" von Lehrern zu erfassen. Bei der Reliabilitätsanalyse habe ich durch Umpolung usw. letztlich ca. 20 Items isoliert, die ein Cronbachs alpha von ca. 0.8 ergeben. Die restlichen Items hatten eine korrigierte Item-Skala-Korrelation von unter .250, weshalb ich sie nun weglassen würde.

Nun meine Frage: Ist dieses Vorgehen zulässig oder muss ich eine bestimmte Anzahl der ursprünglichen Items verwenden? Wonach würdet ihr die Items noch auswählen (abgesehen von Cronbachs Alpha und der korrigierten Item-Skala-Korrelation? Würde mir eine Faktorenanalyse helfen? (ich habe leider immer noch nicht verstanden, wozu die gut ist).

Ich würde mich sehr freuen, wenn jemand mir schnell helfen könnte, da ich unter leichtem Zeitdruck stehe.


Mit besten Grüßen,

vanDamme

[PonderStibbons]

Bei der Reliabilitätsanalyse habe ich durch Umpolung usw. letztlich ca. 20 Items isoliert, die ein Cronbachs alpha von ca. 0.8 ergeben.

Wie sehen die Items denn konkret aus, Beispiele?

Die restlichen Items hatten eine korrigierte Item-Skala-Korrelation von unter .250, weshalb ich sie nun weglassen würde.

Ist das denn so eine Regel?

Nun meine Frage: Ist dieses Vorgehen zulässig oder muss ich eine bestimmte Anzahl der ursprünglichen Items verwenden?

Wie groß ist eigentlich die Stichprobe?

Würde mir eine Faktorenanalyse helfen? (ich habe leider immer noch nicht verstanden, wozu die gut ist).

Die kann helfen herauszufinden, ob die Skala eher Eindimensional oder
mehrdimensional ist. Cronbachs alpha kann das nicht, das überprüft nur
die innere Konsistenz.

Ich würde mich sehr freuen, wenn jemand mir schnell helfen könnte, da ich unter leichtem Zeitdruck stehe.

Hier die Planungsfehler der Nachfragenden kompensieren zu sollen, finde ich
eher demotivierend. Würde ich an Deiner Stelle nicht so betonen (just my 2pence).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Understatement]

Die restlichen Items hatten eine korrigierte Item-Skala-Korrelation von unter .250, weshalb ich sie nun weglassen würde.

Ist das denn so eine Regel?

Die Regel (<.300) kenne ich auch so. Allerdings in Verbindung mit einer Überprüfung der theoretischen Wichtigkeit des Items.

Bei der Reliabilitätsanalyse habe ich durch Umpolung usw. letztlich ca. 20 Items isoliert,

Was hat eine Umpolung mit der Eliminierung von Items bei einer Reliabilitätsanalyse zu tun? Du eliminierst doch keine durch Umpolung?

Würde mir eine Faktorenanalyse helfen? (ich habe leider immer noch nicht verstanden, wozu die gut ist).

So wie ich das bisher verstanden habe, überprüfst du damit ob dein Konstrukt Subdimensionen hat oder ob es eindimensional ist und solltest das immer machen, wenn du ein latentes Konstrukt neu operationalisierst und keine konkreten etablierten Größen aus der Literatur dazu hast. Falls es Subdimensionen hat, berechnest du dann das Cronbach's Alpha auch für diese.

[bele]

Nun meine Frage: Ist dieses Vorgehen zulässig oder muss ich eine bestimmte Anzahl der ursprünglichen Items verwenden?

Das Vorgehen erinnert an Mesbah, M. Statistical Quality of Life. In N. Balakrishnan (ed.), Method and Applications of Statistics in the Life and Health Sciences, Wiley, 2010; 839-864. Eine Arbeit, die ich selbst nicht gelesen habe, die Du aber zitiert finden wirst mit dem Suchbegriff Cronbac-Mesbah-Curve. Könnte für Dich der gesuchte Beleg sein, dass Dein Vorgehen zulässig ist.

LG,
Bernhard