Reliabilität & Validität diagnostischer Instrumente

Question 1

Output R - Cronbachs alpha lesen

Answer 1

1. raw_alpha = Cronbachs alpha
2. Reliability if an item is dropped: So hoch wäre die Reliabilität des Gesamttests, wenn man dieses Item raus werfen würde –> hier ist wieder raw_alpha = cronbachs alpha
   s. F. 10

Question 2

Was macht die reliability Funktion aus Paket RcmdrMisc ?

Answer 2

1. gibt gleichzeitgt Reliabilität (cronbachs alpha) und Trennschärfe:
   a) alpha reliabilitiy = cronbach´s alpha
   b) r (item, total) = Trennschärfe
2. Trennschärfe ist bereits part-whole korrigiert
3. Reliability deleting each item in turn = Reliabilität des gesamttests, wenn ein Item raus geworfen wird
   s. F. 10

Question 3

Validität - Multitrait-Multimethod Matrix lesen: Reliabilität, konvergente Validität und divergente Validität

Answer 3

1. Reliabilität: Korrelation der selben Vaiable mit sich selbst in der selten Methode (hier innerhalb der durchgezogenen Linien)
2. Konvergente Validität: Korrelation des selben Merkmals mit sich selbst in unterschiedlichen Methoden (hier: innerhalb der gestrichelten Linien, fett gedruckt)
3. divergente Validität: Korrelation ver. Merkmale gemessen in ver. Methoden miteinander (hier: alle nicht fett gedruckten Werte in gestrichelten Kästchen)

weitere Interpretation s. Handout Validität Fallbeispiel

Question 4

Fifi-K (Nikstat, Weitkämper& Kandler, 2020)

Answer 4

1. Fragebogeninventar für Freizeitinteresen
2. Items:
   a) Anzahl: 67
   b) Skalen: 2: 1. Freizeitaktivität (FA): wie häufig übern sie eine Tätigkeit aus? –> 1 = “nie”, 2 = “selten”, 3 = “manchmal”, 4 = “häufig”, 5 = “sehr häufig”
3. Freizeitinteresse (FI): Wie gerne übern sie diese Tätigkeit aus? (bzw. würden sie ausüben, wenn sie könnten?) –> 1 = “sehr ungerne” , 2 = “ungerne”, 3 = “mittel”, 4 = “gerne”, 5 = “sehr gerne”
4. 21 Primärskalen (z.B.: Musik, Kultur, Virtual Live, Wellness, Sport)
5. 5 Sekundärskalen:
   a) Rezeptive-Erholsame Tätigkeiten (z.B: Heimische Entspannung)
   b) Aktiv-Erholsame Tätigkeiten (z.B.: outdoor)
   c) Hegend-Gestaltende Tätigkeiten (z:B.: Kochen, Baacken)
   d) intellektuelle Tätigkeiten (z.B.: informierend-bildende Aktivität)
   e) Kompeitive Tätigkeiten (z.B.: Sport)

Question 5

R: Explorative Faktorenanalyse: Was sind die Faktorladungen?

Answer 5

Faktorladungen = Korrelationskoeffizienten: Die Korrelation der manifesten Variablen (Items) mit der latenten Variable (Faktor) –> zeigen, welches Item, zu welcher Skala gehört

Question 6

R: Explorative Faktorenanalyse: Wie viele Faktoren sollten extrahiert werden?

Answer 6

1. Wie viele Faktoren sollen extrahiert werden?:
   a) Kaiserkriterium: alle mit Eigenwert > 1,0
   b) Scree-Test mit Parallelanalyse: Verlaufsgrafik, Alle Faktoren relevant, die vor dem “Knick” liegen (s.F. 8)
   –> Bei unterscheidlichen Ergebnissen lieber auf Parallelanaylse vertrauen

Question 7

R: Explorative Faktorenanalyse: Was sagt die Kommunalität aus und wo lese ich sie ab?

Answer 7

1. Aussagekraft: Kommunailität (h²) = wie viel Varianz einer manifesten Variable erklärt wird –> je höher desto besser (max. 1)
2. R-Tabelle: Spalte “h2”

Question 8

R: Explorative Faktorenanalyse: Was sagt die Komplexität aus und wo lese ich sie ab?

Answer 8

1. Aussagekraft: Komplexität (com): je höher, auf desto mehr Faktoren lädt das Item
2. R-Tabelle: Spalte “com”

Question 9

R: Explorative Faktorenanalyse: Interpretation der Faktorladung

Answer 9

1. für eine Inhaltliche Zuordnung sollte die Ladung zwischen Item und Faktor mind. |.30| sein
2. Doppelladung: besteht, wenn ein Item auf mehr als einem Faktor eine Ladung von >|.30| hat

Question 10

R: Explorative Faktoranalyse: Wofür steht proportion Var und cummulative Var?

Answer 10

1. Proportion Var: Wie viel Varianz klärt der Fatkor an den beobachteten Variablen auf?
2. Cummulativ Var: kummulierte Varaianzaufklärung. Letzter Wert gibt zu die Varianz, die alle Faktoren zusammen aufklären

Question 11

R: Explorative Faktoranalyse: Wofür steht ssloading?

Answer 11

Gibt den Eigenwert des jeweiligen Faktors an