Even-Odd-Consistency und Spearman Brown Prophecy Formula
Verfasst: Fr 9. Apr 2021, 19:54Hallo ihr Lieben,
im Rahmen meiner Masterarbeit müssen die erhobenen Daten vor Durchführung weiterer Analyseschritte bereinigt werden. Ein Index, den ich zur Bereinigung u.a. verwendet habe, ist der Even-Odd-Consistency Index. Bei der Durchführung dieser Analyse habe ich mich an folgenden zwei Papern orientiert:
(1) Meade, A. W., & Craig, S. B. (2012). Identifying careless responses in survey data. Psychological methods, 17(3), 437.
(2) Curran, P. G. (2016). Methods for the detection of carelessly invalid responses in survey data. Journal of Experimental Social Psychology, 66, 4-19.
Gemäß der Ausführungen der Autoren werden die Items jedes Konstruktes (für jeden Befragten) in gerade und ungerade Items eingeteilt und gemittelt (Bsp. Odd: ((Soziale Interaktion 1, Soziale Interaktion 3)/2), Even: ((Soziale Interaktion 2, Soziale Interaktion 4/2)). Für jeden Proband ergeben sich damit 2 Vektoren (ungerade, gerade). Diese beiden Vektoren werden korreliert und anschließend um die Spearman Prophecy Formula korrigiert. Das Ganze ist also im Grunde nichts anderes als eine Half-Split Reliability.
Jedoch ist die Itemanzahl nicht für jedes Konstrukt gerade. D.h. die ungeraden Items würden stärker gewichtet werden. Um dies zu vermeiden habe ich mich dazu entschieden, das letzte ungerade Item beiden Kategorien (even und odd zuzuordnen) - also z.B. Even: (Soziale Interaktion 2, Soziale Interaktion 3)/2)) und Odd: (Soziale Interaktion 1, Soziale Interaktion 3)/2)). Das verzerrt die Korrelation natürlich auch, aber das kam mir richtiger vor, als den kompletten Odd-Vektor zuzusagen stärker zu gewichten oder das letzte Item völlig unberücksichtigt zu lassen
Was meint ihr? Kann mir jemand helfen?
Vielen Dank im Voraus
Amos
im Rahmen meiner Masterarbeit müssen die erhobenen Daten vor Durchführung weiterer Analyseschritte bereinigt werden. Ein Index, den ich zur Bereinigung u.a. verwendet habe, ist der Even-Odd-Consistency Index. Bei der Durchführung dieser Analyse habe ich mich an folgenden zwei Papern orientiert:
(1) Meade, A. W., & Craig, S. B. (2012). Identifying careless responses in survey data. Psychological methods, 17(3), 437.
(2) Curran, P. G. (2016). Methods for the detection of carelessly invalid responses in survey data. Journal of Experimental Social Psychology, 66, 4-19.
Gemäß der Ausführungen der Autoren werden die Items jedes Konstruktes (für jeden Befragten) in gerade und ungerade Items eingeteilt und gemittelt (Bsp. Odd: ((Soziale Interaktion 1, Soziale Interaktion 3)/2), Even: ((Soziale Interaktion 2, Soziale Interaktion 4/2)). Für jeden Proband ergeben sich damit 2 Vektoren (ungerade, gerade). Diese beiden Vektoren werden korreliert und anschließend um die Spearman Prophecy Formula korrigiert. Das Ganze ist also im Grunde nichts anderes als eine Half-Split Reliability.
Jedoch ist die Itemanzahl nicht für jedes Konstrukt gerade. D.h. die ungeraden Items würden stärker gewichtet werden. Um dies zu vermeiden habe ich mich dazu entschieden, das letzte ungerade Item beiden Kategorien (even und odd zuzuordnen) - also z.B. Even: (Soziale Interaktion 2, Soziale Interaktion 3)/2)) und Odd: (Soziale Interaktion 1, Soziale Interaktion 3)/2)). Das verzerrt die Korrelation natürlich auch, aber das kam mir richtiger vor, als den kompletten Odd-Vektor zuzusagen stärker zu gewichten oder das letzte Item völlig unberücksichtigt zu lassen
Was meint ihr? Kann mir jemand helfen?
Vielen Dank im Voraus
Amos