Das Cronbach's Alpha ist eine bekannte Kennzahl zur Reliabitätsmessung. Nehmen wir z.B. an, sie möchten das psychologische Konstrukt "Neurotizität" messen, und verwenden hierzu einen Fragebogen der aus 5 Items besteht. Jedes dieses Items ist eine Frage wie z.B.:

Item 1: "Ich fühle mich häufig unruhig"

Item 2: "Mir geht es seelisch oft schlecht"

... usw.

Die Probanden können auf jede Frage mit "trifft gar nicht zu", "trifft weniger zu", "teils/teils", "trifft eher zu", oder "trifft voll und ganz zu" antworten. Jede der Antworten wird in SPSS mit einer Zahl von 1 bis 5 kodiert, wobei 1="trifft gar nicht zu" und 5="trifft voll und ganz zu". 

Wir möchten nun untersuchen, ob diese Items dazu geeignet sind ein gemeinsames Konstrukt zu messen. Wissenschaftlich ausgedrückt: wir untersuchen ob die Items eine hohe Reliabilität oder hohe interne Konsistenz aufweisen. Hierzu berechnen wir die Kennzahl Cronbach's Alpha. 

Gehen Sie in den Menüpfad Analysieren -> Skala -> Reliabilitätsanalyse.

Wählen Sie nun im linken Auswahlfeld alle Items aus, die zum Konstrukt Neurotizät gehören und fügen Sie die Items rechts bei ITEMS ein. Klicken Sie dann auf Ok. Betrachten Sie nun im Output-Fenster die Tabelle Reliabilitätsstatistik. Sie finden dort den Wert von Cronbach's Alpha. Wenn das Cronbach's Alpha über 0.7 liegt, sind Ihre Items reliabel. Wenn der Wert unter 0.7 liegt, dann lesen die nächsten Abschnitt.

Wenn das Cronbach's Alpha unter 0.7 liegt, dann können Sie versuchen einzelne Items zu entfernen, da hierdurch oftmals die Reliabilität verbessert werden kann. Wählen Sie hierzu wieder das Menü "Analysieren -> Skala -> Reliabilitätsanalyse" und fügen Sie Ihre Items in das rechte Feld Items ein. Klicken Sie dann auf "Statistiken" und setzen Sie sodann (links oben) einen Haken bei "Skala wenn Item gelöscht". 

Sie finden nun in der Tabelle "Item-Skala-Statistik" ganz rechts die Spalte

"Cronbach's Alpha wenn Item entfernt". Sie können somit für jedes Item ablesen welcher Wert des Cronbach's Alpha sich ergeben würde wenn Sie das Item entfernen würden. Wenn sich durch das Entfernen eines Items eine Verbesserung des Cronbach's Alpha erzielen lässt, dann entfernen Sie das Item.

Die Item-Trennschärfe ist zwar eine weniger populäre Kennzahl als das Cronbach's Alpha, wird aber zuweilen im Rahmen einer Item-Analyse untersucht.

Die Trennschärfe gibt für jedes Item an, wie stark das Item mit dem gemessenen Gesamtkonstrukt (z.B. Neurotizität) korreliert. Somit sollte die Trennschärfe möglichst hoch sein. Als Grenzwert ist hierbei der Wert von 0.3 gängige Praxis, d.h. die Trennschärfe jedes Items sollte größer sein als 0.3. Wenn eines Ihrer Items eine Trennschärfe kleiner als 0.3 aufweist, können Sie dieses Item aussortieren.

Um die Trennschärfe mit SPSS zu berechnen, klicken Sie im Menü 

"Analysieren -> Skala -> Reliabilitätsanalyse" auf Statistiken, setzen Sie dann einen Haken bei "Skala wenn Item gelöscht" und klicken Sie auf OK.

SIe erhalten dann im Output eine Tabelle, die eine Spalte mit der Überschrift "Korrigierte Item-zu-Skala-Korrelation" enthält. Diese Werte sind sind die Trennschärfen der einzelnen Items.

Sie benötigen eine SPSS-Beratung oder eine Datenanalyse mit SPSS? Infomiren Sie sich hier über unser Angebot der Datenauswertung mit SPSS.