STATISTIK-FORUM.de

[MrsBrünett]

Hallo zusammen,

ich bin gerade leicht geschockt.

Ich habe für eine Segmentierung einen Fragebogen entwickelt, welcher zur Messung latenter Konstrukte u.a. Itemmatritzen mit einer Antwortskala von 1-6 enthalten hat.
Diese habe ich nach einem Pretest einer Reliabilitätsanalyse unterzogen. Das Alpha war bei Konstrukt 1 mit fast 0,9 bei 23 Items sehr hoch. Entsprechend den Werten für Streuung, Schwierigkeit und korrigierter Trennschärfe habe ich dann die besten 8 der 23 Items für die finale Erhebung zur Messung des Konstrukts 1 ausgewählt und die Umfrage mit einer reduzierten Antwortskala von 1-5 durchgeführt, die 6er Skala meinen Auftraggebern zu "lang" war.

Aus Spaß an der Freude habe ich gerade nochmals die Reliabiliätsanalyse gemacht und das Alpha ist unterirdisch. Woran liegt das und was kann ich jetzt tun? Ich benötige die gewonnenen Daten dringend für die Auswertung, kann ich sie trotz alledem nutzen?

Viele Grüße und danke!

[strukturmarionette]

Hi,

für eine Segmentierung

- ?

zur Messung latenter Konstrukte

- wieviele und welche?

u.a. Itemmatritzen

- ?

Antwortskala von 1-6 enthalten hat.

- ?

Das Alpha war bei Konstrukt 1

- wie bei den anderen?

das Alpha ist unterirdisch.

- ?

(...)!

Gruß
S.

[MrsBrünett]

Hallo Strukturmarionette,

vielen Dank, dass du dich der Sache annimmst oder es zumindest versuchst. Also, ich hole mal so weit wie möglich aus:

Es geht um einen Kundensegmentierung im Mode-/Textilbereich. Dazu habe ich einen umfangreichen Fragebogen entwickelt, der neben Einfach- und Mehrfachauswahlfragen auch Itemmatritzen enthält, welche latente Konstrukte messen sollen (Modebewusstsein & Markenbewusstsein). Diese enthalten in der finalen Version nun je 8 Items, im Pretest waren es deutlich mehr.

Matrix 1 "Modebewusstsein/Modeaffinität" bestand im Pretest zunächst aus 23 Items. Bei den getesteten 23 Items lag Cronbachs Alpha bei 0,894. Auf Basis dieses Ergebnisses habe ich mir die einzelnen Items im Hinblick auf Ihre Schwierigkeit (1), Streuung (2) und korr. Trennschärfe (3) angeschaut und die 8 besten für die finale Erhebung behalten:
1) Mit meiner Kleidung möchte ich mich von anderen abheben. 3,74; 1,483; 0,807
2) Ich probiere mich gerne in der Mode aus. 3,18; 1,424; 0,768
3) Ich kleide mich gerne unauffällig. 2,97; 1,487; 0,668
4) Bei der großen Auswahl von Mode fällt es mir schwer, das Richtige für mich zu finden. 3,0; 1,326; 0,463
5) Die Mode ist heute so ausgefallen, dass ich kaum etwas davon anziehen kann. 2,76; 1,415; 0,612
6) In der Mode lasse ich mich gerne von Marken und Stars inspirieren. 3,53; 1,308; 0,501
7) Obwohl sie mir gefallen, traue ich mich oft nicht, ausgefallene Styles zu tragen. 3,59; 1559; 0,392
8) Ich mache neue Trends als Erste mit. 3,97; 1,381; 0,852

Genauso bei Konstrukt 2 "Markenbewusstsein". Im Pretest lag Cronbachs Alpha mit 16 Items bei 0,750; hier habe ich ebenfalls die 8 Items mit den besten Werten für die finale Erhebung behalten.

Die Erhebung ist nun abgeschlossen und ich erhalte in der Reliabilitätsanalyse folgende Alpha für die beiden Konstrukte:
- Modebewusstsein: 0,179 --> das war vorher mit 0,894 so hoch! Und das Modebewusstsein soll ist für die Segmentierung äußerst wichtig!
- Markenbewusstsein: 0,603 --> das ist noch okay, denke ich?

Während die Antwortskala im Pretest von 1-6 ging (1=stimme voll und ganz zu, 2=stimme zu, 3=stimme eher zu, 4=stimme eher nicht zu, 5=stimme nicht zu, 6=stimme überhaupt nicht zu), sollte ich sie dem Wunsch meiner Auftraggeber nach für die finale Erhebung auf 1-5 reduzieren (1=stimme voll und ganz zu, 2=stimme zu, 3=teils/teils, 4=stimme nicht zu, 5=stimme überhaupt nicht zu). Nicht, dass ich diese Reduzierung gutheißen würde.

Zentrales Problem ist jetzt natürlich das Ergebnis bei dem Konstrukt Modebewusstsein. Es ist für die Segmentierung bei einem Modehersteller natürlich von zentraler Bedeutung, sodass ich es nicht einfach außen vor lassen kann, neu erheben geht aber auch nicht.

Zudem habe ich eine Matrix mit Kaufkriterien eingebaut (1=sehr wichtig, 2=eher wichtig, 3=teils/teils, 4=eher nicht wichtig, 5=unwichtig). Das sind Kriterien wie z.B. Farbe, Qualität, Preis-Leistung, Beratung im Geschäft etc. Wie behandle ich diese Matrix in der Auswertung. Macht man dafür auch eine Reliabilitätsanalyse oder erstelle ich Häufigkeitstabellen...? Mir ihr weiß ich irgendwie nichts anzufangen.

Vielen Dank,
MB

[MrsBrünett]

Hallo,

hat sich erledigt - ich habe schlicht vergessen, umzupolen.

Trotzdem danke!