STATISTIK-FORUM.de

[verquer1.0]

Hallo Statistik-Community,

ich möchte die Reliabilität anhand der internen Konsistenz (Cronbach`s alpha) für zwei Skalen bestimmen.

Eine ist intervallskaliert. D.h. Homogenität checken und alpha berechnen.

Eine ist nominalskaliert: 0=weiß nicht, 1=wahr, 2=falsch.
Diese Antworten würde ich dummy-codieren. Also anstatt der einzelnen Variable "Antwort", 3 neue Variablen in SPSS erstellen mit: A-weiß nicht, A-wahr, A-falsch. Anschließend die Werte pro Person eintragen (umkodieren). Für eine "wahr" Antwort z.B. A-weiß nicht=0, A-wahr=1, A-falsch=0.
Als Referenzkategorie diene "weiß nicht" mit A-weiß nicht=0, A-wahr=0, A-falsch=0. I.e. im Weiteren "wahr" ist A-weiß nicht=0, A-wahr=1, A-falsch=0 & "falsch" entspricht A-weiß nicht=0, A-wahr=0, A-falsch=1.

Zur alpha-Berechnung nehme ich dann alle drei neuen Variablen auf, exkl. der Variable "Antwort".

Ist das Vorgehen so korrekt?
(falls in dem Thread richtig: Lässt es sich auch für die Faktorenanalyse und einfache/multiple Regession so handhaben?)

Über Ratschläge und Hinweise wäre ich sehr dankbar.

Mit freundlichem Gruß
verquer1.0

[strukturmarionette]

HI,

Ist das Vorgehen so korrekt?

- Nein. Wenn Du eine kategoriale UV mit drei Ausprägungen dummycodieren willst, reichen 2 Dummyvariablen
Und:
- Was spricht dagegen,wenn Du die 'Weiß nicht'- Kategorie grundsätzlich als fehlenden Wert betrachtest?

Gruß
S.

[verquer1.0]

Hi,

danke für die schnelle Antwort!

Achso, dann wären die Dummyvariablen so gelagert:

"wahr": A-wahr=1 & A-falsch=0
"falsch": A-wahr=0 & A-falsch=1
"weiß nicht" alles auf 0 (k-1)

Wenn ich "weiß nicht" quasi als MD betrachte würde es bedeuten die Variable ganz auszuklammern. also nicht in die Dummycodierung und die Berechnung einzubeziehen. Aber im Grunde ergibt sich diese Variable ja von selbst, also kann ich den Aspekt per se "vernachlässigen". Ist das so richtig?

Gruß
v.

[verquer1.0]

Hi,

ich hab noch eine kurze Verständnisfrage.
Bühner (2011) gibt an, dass zur Berechnung von Reliabilitässchätzungen durch Konsistenzkoeffizienten für dichotome (also nominale) Daten die Kuder-Richardson-Formel angewendet wird.
Jetzt habe ich auch gelesen, dass SPSS diese Formel für dichotome Variablen automatisch verwendet, wenn man bei Model: Alpha angibt.

Kann es evtl. sein, dass ich die Dummy-Codierung da gar nicht brauche?

Gruß
v.

[Albrecht]

Ja, die bräuchtest Du nicht. Wenn Du allerdings "weiß nicht" als fehlende Antwort deklarierst. "Weiß nicht" passt nicht so ins Kontinuum zwischen "Ja" und "Nein".

[verquer1.0]

Super, das vereinfacht die ganze Sache etwas.

Vielen Dank!