Cronbachsches Alpha in R - so geht's

Von Fabian
Kategorie: R
Lesezeit: 2 Minuten

Das Cronbachsche Alpha ist eine Möglichkeit, die interne Konsistenz eines Fragebogens oder einer Umfrage zu messen.

Das Cronbachsche Alpha liegt zwischen 0 und 1, wobei höhere Werte darauf hindeuten, dass die Umfrage oder der Fragebogen zuverlässiger ist.

Der einfachste Weg, das Cronbachsche Alpha zu berechnen, besteht darin, die Funktion cronbach.alpha() aus dem ltm-Paket zu verwenden.

In diesem Tutorial finden Sie ein Beispiel für die praktische Anwendung dieser Funktion.

Beispiel: Wie man das Cronbachsche Alpha in R berechnet

Angenommen, ein Restaurantleiter möchte die Gesamtzufriedenheit der Kunden messen und sendet eine Umfrage an 10 Kunden, die das Restaurant auf einer Skala von 1 bis 3 für verschiedene Kategorien bewerten können.

Wir können den folgenden Code verwenden, um Cronbachs Alpha für die Umfrageantworten zu berechnen:

library(ltm)

#Umfrageantworten als Dataframe eingeben
data <- data.frame(Q1=c(1, 2, 2, 3, 2, 2, 3, 3, 2, 3),
                   Q2=c(1, 1, 1, 2, 3, 3, 2, 3, 3, 3),
                   Q3=c(1, 1, 2, 1, 2, 3, 3, 3, 2, 3))

#Cronbachsches Alpha berechnen
cronbach.alpha(data)

Cronbach's alpha for the 'data' data-set

Items: 3
Sample units: 10
alpha: 0.773

Das Cronbachsche Alpha ist 0,773.

Beachten Sie, dass wir auch CI=True angeben können, um ein 95%-Konfidenzintervall für das Cronbachsche Alpha zurückzugeben:

#berechnen Sie das Cronbachsche Alpha mit 95% Konfidenzintervall
cronbach.alpha(data, CI=TRUE)

Cronbach's alpha for the 'data' data-set

Items: 3
Sample units: 10
alpha: 0.773

Bootstrap 95% CI based on 1000 samples
 2.5% 97.5% 
0.053 0.930 

Wir können sehen, dass das 95%-Konfidenzintervall für das Cronbachsche Alpha [0,053, 0,930] beträgt.

Hinweis: Dieses Konfidenzintervall ist extrem breit, da unsere Stichprobengröße so klein ist. In der Praxis wird empfohlen, eine Stichprobengröße von mindestens 20 zu verwenden. Wir haben hier der Einfachheit halber eine Stichprobengröße von 10 verwendet.

Die folgende Tabelle beschreibt, wie verschiedene Werte von Cronbachs Alpha normalerweise interpretiert werden:

Cronbachsches Alpha Interne Konsistenz
0.9 ≤ α Exzellent
0.8 ≤ α < 0.9 Gut
0.7 ≤ α < 0.8 Akzeptabel
0.6 ≤ α < 0.7 Fragwürdig
0.5 ≤ α < 0.6 Schlecht
α < 0.5 Unakzeptabel

Da wir das Cronbachsche Alpha mit 0,773 berechnet haben, würden wir sagen, dass die interne Konsistenz dieser Umfrage „akzeptabel“ ist.

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