Cronbach Alpha ist ein Zuverlässigkeitstest, der innerhalb von SPSS durchgeführt wird, um die interne Konsistenz, d. h. die Zuverlässigkeit des Messgeräts (Fragebogen), zu messen. Es wird am häufigsten verwendet, wenn der Fragebogen unter Verwendung mehrerer Likert-Skalenaussagen entwickelt wird und daher festgestellt wird, ob die Skala zuverlässig ist oder nicht.

Beispiel für Cronbach Alpha

Ein Forscher entwickelte einen Fragebogen mit 9 Fragen, um festzustellen, wie sicher sich Menschen bei ihrer Arbeit fühlen. Darüber hinaus lagen die Fragen auf der 5-Punkte-Likert-Skala mit Antworten von „Stimme stark zu“ bis „Stimme nicht zu“. Um festzustellen, ob der Fragebogen die latente Variable, d. H. das Sicherheitsgefühl, „zuverlässig“ messen konnte, wurde ein Cronbach-Alpha-Test durchgeführt. Der akzeptable Zuverlässigkeitswert ist .6. Daher, wenn das Zuverlässigkeitsergebnis Ihres Fragebogens mehr als ist .6 dann gilt Ihr Fragebogen als „zuverlässig“.

Cronbach Alpha in SPSS

• Schritt 1: Klicken Sie im Menü auf Analysieren -> Skalieren -> Zuverlässigkeitsanalyse (Abbildung 1).

• Schritt 2: Als nächstes wird das Dialogfeld Zuverlässigkeit geöffnet, das unten angezeigt wird. Alle Fragen, die auf Zuverlässigkeit geprüft werden sollen, werden in die „Items Box“ (Abbildung 2)

• Schritt 3: Klicken Sie anschließend auf „Statistik“, um zu einem anderen Dialogfeld zu gelangen. Hier unter „Beschreibungen für“ überprüfen Sie Element, Skalieren und skalieren, wenn Element gelöscht wird. In Inter-Item überprüfen Korrelationen. Klicken Sie auf „Weiter“ und dann auf „OK“, um den Test auszuführen (Abbildung 3).

Ausgabe und Ergebnisse

Tabelle 1 unten ist die Zuverlässigkeitsstatistiktabelle, die den Wert für Cronbach alpha liefert, der in diesem Fall ist .805 und spiegelt die hohe Zuverlässigkeit des Messgeräts wider. Darüber hinaus weist es auf eine hohe interne Konsistenz in Bezug auf die spezifische Probe hin.

Tabelle 2 „Artikel-Gesamtstatistik“ zeigt die Ergebnisse für Cronbach Alpha, wenn Artikel gelöscht wurde. Es ist das Maß für die Zuverlässigkeit, um das „Element“ zu bestimmen, das, wenn es gelöscht wird, die Gesamtzuverlässigkeit des Messgeräts verbessern würde.

In Tabelle 2 zeigen die Item-Total-Statistiken die aussagekräftige Effizienz eines Konstrukts. Es ist wichtig zu wissen, ob alle Aussagen einen Faktor effektiv messen. Daher werden elementweise Statistiken gemessen. Die obige Tabelle zeigt, dass die niedrigsten korrigierten Statistiken für Qu8 sind, das 0 ist.128, was zur Verringerung der Gesamtzuverlässigkeit beigetragen haben könnte. Der Wert ‚Cronbach alpha value if item deleted‘ von 0,823 beweist dies weiter. Die allgemeine Regel ist, dass jede Anweisung, die ‚Cronbach alpha value if item deleted‘ mehr als den vorhandenen Gesamt-Cronbach Alpha-Wert hat, eliminiert werden sollte. Somit ist dies ein effektiver Weg, um den Alpha-Wert der Zuverlässigkeit von Cronbach zu verbessern.

1. James, G. (2013, 5. Juli). Wie man die Zuverlässigkeit verbessert (Cronbachs Alpha). YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=xVl6Fg2A9GA

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Priya ist ein Master in Business Administration mit den Schwerpunkten Marketing und Finanzen. Sie beherrscht fließend Datenmodellierung, Zeitreihenanalyse, verschiedene Regressionsmodelle, Prognosen und Interpretation der Daten. Sie hat Datenwissenschaftler, Unternehmen und Wissenschaftler in den Bereichen Finanzen, Bankwesen, Wirtschaft und Marketing unterstützt.

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