Wie Zu Laufen Cronbach'S Alpha In Stata Forex

Cronbachs Alpha (alpha) mit SPSS Statistics Einleitung Cronbachs alpha ist das häufigste Maß an interner Konsistenz (Zuverlässigkeit). Es wird am häufigsten verwendet, wenn Sie mehrere Likert-Fragen in einem Surveyquestionnaire, die eine Skala bilden, und Sie möchten festzustellen, ob die Waage zuverlässig ist. Wenn Sie mit inter-rater Zuverlässigkeit betroffen sind, haben wir auch einen Leitfaden über die Verwendung von Cohens (kappa) kappa, die Sie nützlich finden könnten. SPSS-Statistiken Ein Forscher hat einen Fragebogen mit neun Fragestellungen entwickelt, um zu ermitteln, wie sichere Menschen bei einem Industriekomplex arbeiten. Jede Frage war ein 5-Punkt-Likert-Item aus starkem Widerspruch strikt einverstanden. Um zu verstehen, ob die Fragen in diesem Fragebogen zuverlässig die gleiche latente Variable (Sicherheitsgefühl) messen (so dass eine Likert-Skala aufgebaut werden konnte) wurde ein Cronbachs alpha auf einer Stichprobengröße von 15 Arbeitern durchgeführt. SPSS Statistics Setup in SPSS Statistics In SPSS Statistics wurden die neun Fragen mit Qu1 bis Qu9 bezeichnet. Um zu erfahren, wie Sie Ihre Daten korrekt in SPSS Statistics eintragen können, um einen Cronbachs Alpha-Test durchzuführen, lesen Sie bitte unser Tutorial Daten in SPSS Statistics eintragen. Alternativ können Sie hier über unsere erweiterten Daten-Setup-Inhalte erfahren. Schließen Sie sich den 10.000 Studenten, Akademikern und Fachleuten an, die auf Laerd Statistiken verweisen. TAKE THE TOUR PLANS amp PRICING SPSS Statistik Testverfahren in SPSS Statistics Die acht Schritte unten zeigen Ihnen, wie Sie mit Hilfe von Cronbachs alpha in SPSS Statistics nach interner Konsistenz suchen können. Am Ende dieser acht Schritte zeigen wir Ihnen, wie Sie die Ergebnisse aus Ihrem Cronbachs alpha interpretieren können. Klicken Sie auf A nalyze gt Sc a le gt R eliabilitätsanalyse. Im oberen Menü, wie unten gezeigt: Veröffentlicht mit schriftlicher Genehmigung von SPSS Statistics, IBM Corporation. Sie erhalten das Dialogfeld "Zuverlässigkeitsanalyse" wie unten gezeigt: Veröffentlicht mit schriftlicher Genehmigung von SPSS Statistics, IBM Corporation. Übertragen Sie die Variablen Qu1 bis Qu9 in das Feld I tems:. Sie können dies durch Ziehen und Ablegen der Variablen in die entsprechenden Felder oder über die Schaltfläche. Sie erhalten folgenden Bildschirm: Veröffentlichung mit schriftlicher Genehmigung von SPSS Statistics, IBM Corporation. Verlassen Sie das M odel: gesetzt als Alpha, was Cronbachs alpha in SPSS Statistics darstellt. Wenn Sie einen Namen für die Waage angeben möchten, geben Sie ihn in das Feld Waage ein: ein. Da dieser nur den Namen ausgibt, den Sie an der Spitze der Ausgabe von SPSS Statistics eingeben, ist es sicher nicht wichtig, dass Sie das tun (in unserem Beispiel lassen wir es leer). Klicken Sie auf die Schaltfläche, die das Dialogfeld "Zuverlässigkeitsanalyse: Statistiken" wie unten gezeigt öffnen wird: Veröffentlicht mit schriftlicher Genehmigung von SPSS Statistics, IBM Corporation. Wählen Sie das I tem aus. S cale und Sc a le, wenn Elemente im ndashDescriptives forndash-Bereich gelöscht wurden, und die Option Corre lations im ndashInter-Itemndash-Bereich, wie unten gezeigt: Veröffentlicht mit schriftlicher Genehmigung von SPSS Statistics, IBM Corporation. Drück den Knopf. Dadurch kehren Sie zum Dialogfeld Zuverlässigkeitsanalyse zurück. Klicken Sie auf die Schaltfläche, um die Ausgabe zu generieren. SPSS Statistics Output für Cronbachs Alpha SPSS Statistics erzeugt viele verschiedene Tabellen. Die erste wichtige Tabelle ist die Reliability Statistics-Tabelle, die den tatsächlichen Wert für Cronbachs alpha liefert. Wie unten gezeigt: Veröffentlichung mit schriftlicher Genehmigung von SPSS Statistics, IBM Corporation. Aus unserem Beispiel können wir sehen, dass Cronbachs alpha 0.805 ist. Was auf eine hohe interne Konsistenz für unsere Skala mit dieser spezifischen Probe hinweist. SPSS Statistics Item-Total Statistics Die Tabelle Item-Total Statistics zeigt das Cronbachs Alpha, wenn das Element in der letzten Spalte gelöscht wurde, wie unten gezeigt: Veröffentlichung mit schriftlicher Genehmigung von SPSS Statistics, IBM Corporation. Diese Spalte enthält den Wert, den Cronbachs alpha haben würde, wenn das betreffende Element aus der Skala gelöscht würde. Wir können sehen, dass die Entfernung einer Frage, außer Frage 8, zu einem niedrigeren Cronbachs alpha führen würde. Daher möchten wir diese Fragen nicht entfernen. Die Beseitigung von Frage 8 würde zu einer kleinen Verbesserung in Cronbachs alpha führen, und wir können auch sehen, dass der Korrekturwert für den Gesamtbetrag der Korrelation für diesen Posten niedrig war (0,128). Dies könnte uns zu prüfen, ob wir diesen Punkt zu entfernen. Cronbachs alpha bietet Ihnen einen allgemeinen Zuverlässigkeitskoeffizienten für einen Satz von Variablen (z. B. Fragen). Wenn Ihre Fragen unterschiedliche zugrunde liegende persönliche Qualitäten (oder andere Dimensionen) widerspiegeln, z. B. Mitarbeitermotivation und Mitarbeiterbindung, wird Cronbachs alpha nicht in der Lage sein, zwischen diesen zu unterscheiden. Um dies zu tun und dann ihre Zuverlässigkeit (mit Cronbachs alpha) zu überprüfen, müssen Sie zunächst einen Test wie eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) durchführen. Sie können lernen, wie Sie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) mit SPSS Statistics durchführen und Ihre Ergebnisse in unserem erweiterten Inhalt interpretieren und aufschreiben. Sie können hier mehr erfahren. Es ist auch möglich, Cronbachs alpha in Minitab laufen. Schließen Sie sich den 10.000 Studenten, Akademikern und Fachleuten an, die auf Laerd Statistiken verweisen. NACH DER TOURPLÄNE AMP PRICINGNOTICE: Die IDRE Statistical Consulting Group wird im Februar die Website auf das WordPress CMS migrieren, um die Wartung und die Erstellung neuer Inhalte zu erleichtern. Einige unserer älteren Seiten werden entfernt oder archiviert, so dass sie nicht länger erhalten bleiben. Wir werden versuchen, Redirects beizubehalten, damit die alten URLs weiterhin so gut funktionieren, wie wir können. Willkommen im Institut für Digitale Forschung und Bildung Helfen Sie der Stat Consulting Group durch ein Geschenk SPSS FAQ Was bedeutet Cronbachs alpha bedeutet, dass Cronbachs alpha ein Maß für die interne Konsistenz ist, dh wie eng ein Satz von Elementen als Gruppe verwandt ist. Sie wird als Maßstab der Maßstabssicherheit betrachtet. Ein Quothighquot-Wert für alpha bedeutet nicht, dass das Maß eindimensional ist. Wenn Sie, zusätzlich zur internen Konsistenzmessung, belegen wollen, dass die betreffende Waage eindimensional ist, können zusätzliche Analysen durchgeführt werden. Explorative Faktorenanalyse ist eine Methode zur Überprüfung der Dimensionalität. Technisch gesehen ist Cronbachs alpha kein statistischer Test - es ist ein Zuverlässigkeitskoeffizient (oder Konsistenz). Cronbachs alpha kann als Funktion der Anzahl der Testpunkte und der durchschnittlichen Korrelation zwischen den Items geschrieben werden. Im folgenden wird die Formel für das standardisierte Cronbachs alpha dargestellt: Hier ist N gleich der Anzahl der Items, c-bar die mittlere Inter-Item-Kovarianz zwischen den Items und v-bar gleich der durchschnittlichen Varianz. Man kann aus dieser Formel sehen, dass, wenn Sie die Anzahl der Items erhöhen, Sie Cronbachs alpha erhöhen. Zusätzlich, wenn die durchschnittliche Inter-Item-Korrelation niedrig ist, wird alpha niedrig sein. Wenn die durchschnittliche Zwischenpositionskorrelation zunimmt, nimmt auch Cronbachs alpha zu (wobei die Anzahl der Elemente konstant gehalten wird). Ein Beispiel Mit Hilfe eines Beispiels, wie man Cronbachs alpha mit SPSS berechnen kann, und wie man die Dimensionalität der Skala anhand der Faktorenanalyse überprüft. Für dieses Beispiel verwenden wir einen Datensatz, der vier Testobjekte - q1 enthält. Q2. Q3 und q4. Sie können den Datensatz downloaden, indem Sie auf alpha. sav klicken. Zur Berechnung von Cronbachs alpha für alle vier Elemente - q1, q2, q3, q4 - verwenden Sie den Befehl reliability: Hier ist die resultierende Ausgabe aus der obigen Syntax: Der Alpha-Koeffizient für die vier Items ist .839, was darauf hindeutet, dass die Items relativ hoch sind Interne Konsistenz. (Beachten Sie, dass ein Zuverlässigkeitskoeffizient von 0,70 oder höher in den meisten sozialwissenschaftlichen Forschungssituationen als akzeptabel angesehen wird.) Zusätzlich zur Berechnung des Alpha-Koeffizienten der Zuverlässigkeit möchten wir vielleicht auch die Dimensionalität der Skala untersuchen. Wir können den Faktor-Befehl verwenden, um dies zu tun: Hier ist die resultierende Ausgabe aus der obigen Syntax: Betrachtet man die Tabelle mit der Bezeichnung Total Variance Explained, so sehen wir, dass der Eigenwert für den ersten Faktor etwas größer ist als der Eigenwert für den Nächsten Faktor (2,7 versus 0,54). Zusätzlich macht der erste Faktor 67 der Gesamtabweichung aus. Dies deutet darauf hin, dass die Skalenelemente eindimensional sind. Weitere Informationen Weitere Informationen zum Lesen von Daten in SPSS finden Sie im SPSS-Befehlssyntax-Referenzhandbuch. Weitere Informationen über Cronbachs Alpha finden Sie unter SPSS-Bibliothek: Mein Koeffizient Alpha ist negativ Weitere Informationen über intraclass-Koeffizienten als Maß für die Zuverlässigkeit finden Sie unter SPSS-Bibliothek: Auswahl eines Intraclass-Korrelationskoeffizienten. Der Inhalt dieser Website sollte nicht als eine Bestätigung für eine bestimmte Website, ein Buch oder ein Softwareprodukt der Universität von Kalifornien interpretiert werden. Cronbachs Alpha (alpha) using SPSS Statistics Einführung Cronbachs alpha ist das häufigste Maß für die innere Konsistenz ( Zuverlässigkeit). Es wird am häufigsten verwendet, wenn Sie mehrere Likert-Fragen in einem Surveyquestionnaire, die eine Skala bilden, und Sie möchten festzustellen, ob die Waage zuverlässig ist. Wenn Sie mit inter-rater Zuverlässigkeit betroffen sind, haben wir auch einen Leitfaden über die Verwendung von Cohens (kappa) kappa, die Sie nützlich finden könnten. SPSS-Statistiken Ein Forscher hat einen Fragebogen mit neun Fragestellungen entwickelt, um zu ermitteln, wie sichere Menschen bei einem Industriekomplex arbeiten. Jede Frage war ein 5-Punkt-Likert-Item aus starkem Widerspruch strikt einverstanden. Um zu verstehen, ob die Fragen in diesem Fragebogen zuverlässig die gleiche latente Variable (Sicherheitsgefühl) messen (so dass eine Likert-Skala aufgebaut werden konnte) wurde ein Cronbachs alpha auf einer Stichprobengröße von 15 Arbeitern durchgeführt. SPSS Statistics Setup in SPSS Statistics In SPSS Statistics wurden die neun Fragen mit Qu1 bis Qu9 bezeichnet. Wenn Sie wissen möchten, wie Sie Ihre Daten korrekt in SPSS Statistics eintragen, um einen Cronbachs Alpha-Test durchzuführen, lesen Sie bitte unser Tutorial Daten in SPSS Statistics eintragen. Alternativ können Sie hier über unsere erweiterten Daten-Setup-Inhalte erfahren. Schließen Sie sich den 10.000 Studenten, Akademikern und Fachleuten an, die auf Laerd Statistiken verweisen. TAKE THE TOUR PLANS amp PRICING SPSS Statistik Testverfahren in SPSS Statistics Die acht Schritte unten zeigen Ihnen, wie Sie mit Hilfe von Cronbachs alpha in SPSS Statistics nach interner Konsistenz suchen können. Am Ende dieser acht Schritte zeigen wir Ihnen, wie Sie die Ergebnisse aus Ihrem Cronbachs alpha interpretieren können. Klicken Sie auf A nalyze gt Sc a le gt R eliabilitätsanalyse. Im oberen Menü, wie unten gezeigt: Veröffentlicht mit schriftlicher Genehmigung von SPSS Statistics, IBM Corporation. Sie erhalten das Dialogfeld "Zuverlässigkeitsanalyse" wie unten gezeigt: Veröffentlicht mit schriftlicher Genehmigung von SPSS Statistics, IBM Corporation. Übertragen Sie die Variablen Qu1 bis Qu9 in das Feld I tems:. Sie können dies durch Ziehen und Ablegen der Variablen in die entsprechenden Felder oder über die Schaltfläche. Sie erhalten folgenden Bildschirm: Veröffentlichung mit schriftlicher Genehmigung von SPSS Statistics, IBM Corporation. Verlassen Sie das M odel: gesetzt als Alpha, was Cronbachs alpha in SPSS Statistics darstellt. Wenn Sie einen Namen für die Waage angeben möchten, geben Sie ihn in das Feld Waage ein: ein. Da dieser nur den Namen ausgibt, den Sie an der Spitze der Ausgabe von SPSS Statistics eingeben, ist es sicher nicht wichtig, dass Sie das tun (in unserem Beispiel lassen wir es leer). Klicken Sie auf die Schaltfläche, die das Dialogfeld "Zuverlässigkeitsanalyse: Statistiken" wie unten gezeigt öffnen wird: Veröffentlicht mit schriftlicher Genehmigung von SPSS Statistics, IBM Corporation. Wählen Sie das I tem aus. S cale und Sc a le, wenn die Optionen im ndashDescriptives forndash-Bereich gelöscht wurden, und die Option Corre lations im ndashInter-Itemndash-Bereich, wie unten gezeigt: Veröffentlicht mit schriftlicher Genehmigung von SPSS Statistics, IBM Corporation. Drück den Knopf. Dadurch kehren Sie zum Dialogfeld Zuverlässigkeitsanalyse zurück. Klicken Sie auf die Schaltfläche, um die Ausgabe zu generieren. SPSS Statistics Output für Cronbachs Alpha SPSS Statistics erzeugt viele verschiedene Tabellen. Die erste wichtige Tabelle ist die Reliability Statistics-Tabelle, die den tatsächlichen Wert für Cronbachs alpha liefert. Wie unten gezeigt: Veröffentlichung mit schriftlicher Genehmigung von SPSS Statistics, IBM Corporation. Aus unserem Beispiel können wir sehen, dass Cronbachs alpha 0.805 ist. Was auf eine hohe interne Konsistenz für unsere Skala mit dieser spezifischen Probe hinweist. SPSS Statistics Item-Total Statistics Die Tabelle Item-Total Statistics zeigt das Cronbachs Alpha, wenn das Element in der letzten Spalte gelöscht wurde, wie unten gezeigt: Veröffentlichung mit schriftlicher Genehmigung von SPSS Statistics, IBM Corporation. Diese Spalte enthält den Wert, den Cronbachs alpha haben würde, wenn das betreffende Element aus der Skala gelöscht würde. Wir können sehen, dass die Entfernung einer Frage, außer Frage 8, zu einem niedrigeren Cronbachs alpha führen würde. Daher möchten wir diese Fragen nicht entfernen. Die Beseitigung von Frage 8 würde zu einer kleinen Verbesserung in Cronbachs alpha führen, und wir können auch sehen, dass der Korrekturwert für den Gesamtbetrag der Korrelation für diesen Posten niedrig war (0,128). Dies könnte uns zu prüfen, ob wir diesen Punkt zu entfernen. Cronbachs alpha bietet Ihnen einen allgemeinen Zuverlässigkeitskoeffizienten für einen Satz von Variablen (z. B. Fragen). Wenn Ihre Fragen unterschiedliche zugrunde liegende persönliche Qualitäten (oder andere Dimensionen) widerspiegeln, z. B. Motivation der Mitarbeiter und Engagement der Mitarbeiter, wird Cronbachs alpha nicht in der Lage sein, zwischen diesen zu unterscheiden. Um dies zu tun und dann ihre Zuverlässigkeit (mit Cronbachs alpha) zu überprüfen, müssen Sie zunächst einen Test wie eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) durchführen. Sie können lernen, wie Sie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) mit SPSS Statistics durchführen und Ihre Ergebnisse in unserem erweiterten Inhalt interpretieren und aufschreiben. Sie können hier mehr erfahren. Es ist auch möglich, Cronbachs alpha in Minitab laufen. Schließen Sie sich den 10.000 Studenten, Akademikern und Fachleuten an, die auf Laerd Statistiken verweisen. NACH DER TOURPLÄNE AMP PRICINGNOTICE: Die IDRE Statistical Consulting Group wird im Februar die Website auf das WordPress CMS migrieren, um die Wartung und die Erstellung neuer Inhalte zu erleichtern. Einige unserer älteren Seiten werden entfernt oder archiviert, so dass sie nicht länger erhalten bleiben. Wir werden versuchen, Redirects beizubehalten, damit die alten URLs weiterhin so gut funktionieren, wie wir können. Willkommen beim Institut für Digitale Forschung und Bildung Helfen Sie der Stat Consulting Group durch ein Geschenk SPSS FAQ Was bedeutet Cronbachs alpha bedeutet, dass Cronbachs alpha ein Maß für die innere Konsistenz ist, dh wie eng ein Satz von Elementen als Gruppe verwandt ist. Sie wird als Maßstab der Maßstabssicherheit betrachtet. Ein Quothighquot-Wert für alpha bedeutet nicht, dass das Maß eindimensional ist. Wenn Sie, zusätzlich zur internen Konsistenzmessung, belegen wollen, dass die betreffende Waage eindimensional ist, können zusätzliche Analysen durchgeführt werden. Explorative Faktorenanalyse ist eine Methode zur Überprüfung der Dimensionalität. Technisch gesehen ist Cronbachs alpha kein statistischer Test - es ist ein Zuverlässigkeitskoeffizient (oder Konsistenz). Cronbachs alpha kann als Funktion der Anzahl der Testpunkte und der durchschnittlichen Korrelation zwischen den Items geschrieben werden. Im folgenden wird die Formel für das standardisierte Cronbachs alpha dargestellt: Hier ist N gleich der Anzahl der Items, c-bar die mittlere Inter-Item-Kovarianz zwischen den Items und v-bar gleich der durchschnittlichen Varianz. Man kann aus dieser Formel sehen, dass, wenn Sie die Anzahl der Items erhöhen, Sie Cronbachs alpha erhöhen. Zusätzlich, wenn die durchschnittliche Inter-Item-Korrelation niedrig ist, wird alpha niedrig sein. Wenn die durchschnittliche Zwischenpositionskorrelation zunimmt, nimmt auch Cronbachs alpha zu (wobei die Anzahl der Elemente konstant gehalten wird). Ein Beispiel Mit Hilfe eines Beispiels, wie man Cronbachs alpha mit SPSS berechnen kann, und wie man die Dimensionalität der Skala anhand der Faktorenanalyse überprüft. Für dieses Beispiel verwenden wir einen Datensatz, der vier Testobjekte - q1 enthält. Q2. Q3 und q4. Sie können den Datensatz downloaden, indem Sie auf alpha. sav klicken. Zur Berechnung von Cronbachs alpha für alle vier Elemente - q1, q2, q3, q4 - verwenden Sie den Befehl reliability: Hier ist die resultierende Ausgabe der obigen Syntax: Der Alpha-Koeffizient für die vier Elemente ist .839, was darauf hindeutet, dass die Items relativ hoch sind Interne Konsistenz. (Beachten Sie, dass ein Zuverlässigkeitskoeffizient von 0,70 oder höher in den meisten sozialwissenschaftlichen Forschungssituationen als akzeptabel angesehen wird.) Zusätzlich zur Berechnung des Alpha-Koeffizienten der Zuverlässigkeit möchten wir vielleicht auch die Dimensionalität der Skala untersuchen. Wir können den Faktor-Befehl verwenden, um dies zu tun: Hier ist die resultierende Ausgabe aus der obigen Syntax: Betrachtet man die Tabelle mit der Bezeichnung Total Variance Explained, so sehen wir, dass der Eigenwert für den ersten Faktor etwas größer ist als der Eigenwert für den Nächsten Faktor (2,7 versus 0,54). Zusätzlich macht der erste Faktor 67 der Gesamtabweichung aus. Dies deutet darauf hin, dass die Skalenelemente eindimensional sind. Weitere Informationen Weitere Informationen zum Lesen von Daten in SPSS finden Sie im SPSS-Befehlssyntax-Referenzhandbuch. Weitere Informationen über Cronbachs Alpha finden Sie unter SPSS-Bibliothek: Mein Koeffizient Alpha ist negativ Weitere Informationen über intraclass-Koeffizienten als Maß für die Zuverlässigkeit finden Sie unter SPSS-Bibliothek: Auswahl eines Intraclass-Korrelationskoeffizienten. Der Inhalt dieser Website sollte nicht als eine Bestätigung für eine bestimmte Website, ein Buch oder ein Softwareprodukt der Universität von Kalifornien verstanden werden.