Reliabilitätsanalyse

Die Reliabilitätsanalyse ermöglicht es Ihnen, die Eigenschaften von Messniveaus und der Items zu untersuchen, aus denen diese sich zusammensetzen. Mit der Prozedur "Reliabilitätsanalyse" können Sie eine Anzahl von allgemein verwendeten Reliabilitäten des Messniveaus berechnen, und es werden Ihnen Informationen über die Beziehungen zwischen den Items in der Skala zur Verfügung gestellt. Intraklassen-Korrelationskoeffizienten können verwendet werden, um bewerterübergreifende Reliabilitätsschätzungen zu berechnen.

Die Reliabilitätsanalyse stellt ebenfalls Fleiss' Multiple Rater Kappa-Statistiken bereit, die die Interrater-Übereinstimmung bewerten, um die Reliabilität zwischen den verschiedenen Ratern zu bestimmen. Eine größere Übereinstimmung schafft mehr Vertrauen in die Ratings, die den wahren Umstand widerspiegeln. Die Fleiss ' Multiple Rater Kappa-Optionen sind im Dialogfeld Reliabilitätsanalyse: Statistik verfügbar.

Beispiel
Wird die Kundenzufriedenheit mit Ihrem Fragebogen sinnvoll gemessen? Mit der Reliabilitätsanalyse können Sie das Ausmaß des Zusammenhangs zwischen den Items in Ihrem Fragebogen bestimmen, einen globalen Index der Reproduzierbarkeit bzw. der inneren Konsistenz der vollständigen Skala ermitteln und die kritischen Items herausfinden, welche nicht mehr in der Skala verwendet werden sollten.
Statistik
Deskriptive Statistiken für jede Variable und für die Skala, Auswertungsstatistik für mehrere Items, Inter-Item-Korrelationen und Inter-Item-Kovarianzen, Reliabilitätsschätzungen, ANOVA-Tabelle, Intraklassen-Korrelationskoeffizienten, T2 nach Hotelling, Tukey-Additivitätstest und Fleiss' Multiple Rater Kappa.
Modelle
Die folgenden Reliabilitätsmodelle sind verfügbar:
Alpha (Cronbach)
Dieses Modell ist eine Messung der inneren Konsistenz auf der Basis der durchschnittlichen Inter-Item-Korrelation.
Omega (nach McDonald)

Bei diesem Modell wird angenommen, dass es sich um ein eindimensionales Modell mit einem einzelnen Faktor ohne lokale Elementabhängigkeit in Form von Fehlerkovarianzen handelt. Das Modell impliziert, dass die Kovarianz der beiden verschiedenen Elemente das Produkt ihrer Ladungen ist.

Split-Half
Bei diesem Modell wird die Skala in zwei Hälften geteilt und die Korrelation zwischen den Hälften berechnet.
Guttman
Bei diesem Modell werden Guttmans untere Grenzen für die wahre Reliabilität berechnet.
Parallel
Bei diesem Modell wird angenommen, dass alle Items gleiche Varianzen und gleiche Fehlervarianzen für mehrere Wiederholungen aufweisen.
Streng parallel
Bei diesem Modell gelten die Annahmen des parallelen Modells, und es wird zusätzlich die Gleichheit der Mittelwerte der Items angenommen.

Erläuterungen der Daten für die Reliabilitätsanalyse

Daten
Die Daten können dichotom, ordinal- oder intervallskaliert sein. Sie müssen jedoch numerisch codiert sein.
Annahmen
Die Beobachtungen sollten unabhängig sein, und Fehler dürfen zwischen den Items nicht korrelieren. Jedes Paar von Items sollte bivariat normalverteilt sein. Die Skalen sollten additiv sein, sodass sich jedes Item linear zum Gesamtscore verhält. Für Fleiss' Multiple Rater Kappa-Statistiken gelten die folgenden Voraussetzungen:
  • Es müssen mindestens zwei Item-Variablen ausgewählt werden, um eine Reliabilitätsstatistik auszuführen.
  • Wenn mindestens zwei Bewertungsvariablen ausgewählt werden, wird die Fleiss' Multiple Rater Kappa-Syntax eingefügt.
  • Es gibt keine Verbindung zwischen Bewertern.
  • Die Anzahl Bewerter ist eine Konstante.
  • Jedes Subjekt wird von der gleichen Gruppe bewertet, die nur einen einzelnen Bewerter enthält.
  • Den verschiedenen Abweichungen können keine Gewichtungen zugewiesen werden.
Verwandte Prozeduren
Wenn Sie die Dimensionalität der Skalen-Items untersuchen möchten (um herauszufinden, ob mehr als ein Konstrukt nötig ist, um das Muster der Item-Scores zu erklären), verwenden Sie die Prozedur "Faktorenanalyse" oder "Multidimensionale Skalierung". Wenn Sie homogene Variablengruppen identifizieren möchten, verwenden Sie die Prozedur "Hierarchische Clusteranalyse", um Variablen zu clustern.

So erhalten Sie eine Reliabilitätsanalyse

Für diese Funktion ist die Option "Statistics Base" erforderlich.

  1. Wählen Sie in den Menüs Folgendes aus:

    Analysieren > Skala > Reliabilitätsanalyse ...

    Hinweis: Die rot markierten Felder sind Pflichtfelder. Die Schaltflächen „Einfügen“ und „OK“ werden aktiviert, nachdem Sie gültige Werte in alle erforderlichen Felder eingegeben haben.
  2. Wählen Sie mindestens zwei Variablen als potenzielle Komponenten einer additiven Skala aus.
  3. Wählen Sie aus der Dropdown-Liste Modell ein Modell aus.
  4. Klicken Sie optional auf Statistiken, um verschiedene Statistiken auszuwählen, die Ihre Skalen-Items oder bewerterübergreifende Übereinstimmung beschreiben.

Mit dieser Prozedur wird RELIABILITY Befehlssyntax eingefügt.