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Ich habe ein Experiment durchgeführt, bei dem Probanden einer klinischen und einer Kontrollgruppe jeweils die gleichen Bilder von Gesichtern gesehen haben (ärgerlich, fröhlich). Dabei habe ich gemessen, wie schnell die Probanden ein Bild mit den Augen fixieren (Eyetracking). Die ärgerlichen und fröhlichen Gesichter wurden von verschiedenen Darstellern dargestellt und ich möchte wissen, wie reliabel diese unterschiedlichen Bilder des gleichen Typs sind. Dazu habe ich zum Beispiel die Bilder des Typs ärgerlich als Items nebeneinandergestellt, sie bilden die Spalten meiner Datenmatrix. In den Zeilen sind die gemessenen Werte der Probanden aufgelistet. Eine Zeile steht für einen Probanden.

Wenn ich beiden Gruppen (klinisch, Kontrolle) in eine Datenmatrix gebe, kommt ein Cronbachs Alpha von .5 heraus.

Wenn ich Cronbachs Alpha getrennt berechne, kommt jeweils etwa .7 heraus. Macht das Sinn? Müsste das Cronbachs Alpha aller Daten nicht die Summe des Cronbachs Alphas seiner beiden Teile sein?

Hi,

Cronbach, LJ (1951).
Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrica, 16, 297–334.

Gruß
S.

mkun hat geschrieben:...
Wenn ich Cronbachs Alpha getrennt berechne, kommt jeweils etwa .7 heraus. Macht das Sinn? Müsste das Cronbachs Alpha aller Daten nicht die Summe des Cronbachs Alphas seiner beiden Teile sein?

Oh, nein.

Albrecht hat geschrieben:Oh, nein.

bedeutet das "nein, das macht keinen sinn" oder "nein, alpha der beiden teile kann auch größer sein als alpha über die gesamten daten"?

Es macht Sinn und nein, es müsste nicht die Summe beider Teile sein.