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Hallo,

ich habe einen Fragebogen erstellt mit elf Items, wovon ich einige jetzt zusammenfassen soll um nicht elf Regressionen mit jedem einzelnen Item für jede Hypothese rechnen zu müssen. Mir wurde vorgeschlagen diejenigen Items zusammenzufassen, die über .70 korrelieren, das erreicht jedoch keins. Habt ihr noch andere Ideen wie ich herausfinden könnte welche Items zusammengefasst werden können? Cronbachs Alpha vielleicht?

Danke!

Wie groß ist denn die Stichprobe? Wie sind die Items konkret gestaltet und was messen sie?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Ich habe 263 Teilnehmer und die Items messen unterschiedlich optimistische/pessimistische Vorhersagen zur Pandemie mit offenem Antwortformat. Es sollte geschätzt werden: Inzidenzwerte, Prozentanteil vollständig Geimpfter, pro Tag an Corona verstorbene Personen, Wahrscheinlichkeit der Teilnahme an größeren Veranstaltungen, Wahrscheinlichkeit einer eigenen Infektion, Wahrscheinlichkeit einer Einschränkung der sozialen Kontakte. Diese Vorhersagen sollten jeweils zu drei unterschiedlich nahen Zeitpunkten getroffen werden (Mai, Juli, Dezember). Weitere fünf Items fragten nach dem Monat ab dem man wohl wieder sorgenfrei reisen kann, sorgenfrei Risikopersonen treffen kann, alle Impfwilligen geimpft sein werden, alle Schule endgültig auf haben, alle Restaurants endgültig auf haben. Hier hatten die Teilnehmer 14 Monate zur Auswahl von "April 2021" bis "Mai 2022 oder später".

Ich erkenne leider gar nicht erst, wie man diese Items sinnvoll zusammenfassen könnte, eine Korrelation von 0,70 hin oder her.
Soll man "Wahrscheinlichkeit für X" und "Wahrscheinlichkeit für Y" oder "Anzahl" mit "Prozentzahl" Deinen Ratgeber zufolge dann
summieren oder mitteln? Nicht gut zu verstehen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Hi,

-was kann bei euch unter offenen Antwortformaten verstanden werden?

Gruß
S.

Hallo Laura,

wenn die Antworten auf Deine Items tatsächlich von einem gemeinsamen Konstrukt "Coronapessimismus" getrieben werden, dann sollten diese Items bei coronapessimistischen Patienten schlecht, bei coronaoptimistischen Patienten gut sein und daher miteinander korrelieren. 55 paarweise Korrelationen sind natürlich sehr unübersichtlich und deshalb wurden Verfahren entwickelt, um komplexe Kovarianz-Szenarien zwischen 11 Items zu untersuchen. Das sind die Hauptkomponentenanalyse und die Faktorenanalyse.

Toll wäre, wenn Deine Items inhaltlich überzeugend sehr ähnliches messen und wenn sich in der Hauptkomponenten-/Faktorenanalyse zeigen würde, dass sich ein starker gemeinsamer auch in den Daten nachweisen lässt. Den inhaltlichen Teil hat PonderStibbons schon sehr nachdrücklich kritisiert und der rechnerische Teil ist angesichts der fehlenden paarweisen Korrelationen nicht sehr wahrscheinlich, dennoch wäre dieser Thread unvollständig, ohne diese beiden Verfahren der Dimensionsreduktion zu benennen.

Leider sind beide nichts, in das man sich in einer halben Stunde schnell mal eben einlesen kann, trotzdem sind diese Verfahren erlernbar, wenn Du es ausprobieren möchtest.
https://de.wikipedia.org/wiki/Hauptkomponentenanalyse

Lieben Gruß und Viel Erfolg,
Bernhard