Cronbachs Alpha verständlich erklärt!

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Cronbachs Alpha

Um den Grad an Übereinstimmung zwischen mehreren Fragen in einem Fragebogen messen zu können, wird Cronbachs Alpha verwendet. Der Wert hilft dir herauszufinden, ob die Fragen in einem Fragebogen tatsächlich ein bestimmtes Konstrukt wie beispielsweise Depressivität oder Persönlichkeit messen können.

Häufig gestellte Fragen

Der Wert besagt, wie gut eine Gruppe von Items in einem Fragebogen ein einziges, unidimensionales latentes Konstrukt misst. Das Maß sagt uns also ganz einfach wie gut die Fragen untereinander korrelieren und ob tatsächlich das Konstrukt gemessen wird, welches man im Sinn hatte.

Wenn wir vergessen haben, Items zu invertieren oder wenn wir Items in die Skala aufnehmen, die etwas Gegensätzliches messen, dann könnten das zum Beispiel Gründe für einen negativen Wert sein. Ein negativer oder niedriger Wert zeigt uns an, dass die verschiedenen Items, die für den Fragebogen verwendet wurden, nicht einen gemeinsamen Faktor messen.

Wenn alle Items komplementär das gleiche Konstrukt messen macht der Wert Sinn, ansonsten nicht. Wenn keine Messwiederholung möglich ist, stellt der Wert eine sinnvolle Schätzung für die Test-Retest-Reliabilität einer Skala dar.

Cronbachs Alpha gilt als eines von mehreren Verfahren, um die Reliabilität eines Tests oder Fragebogens zu überprüfen. Der Wert gibt das Verhältnis von beobachteter Varianz zu der Varianz der wahren Testwerte an.

Es können Werte zwischen -1 und 1 vorkommen. Das Maß kann sowohl positiv als auch negativ ausfallen. Ein negativer Wert zeigt an, dass die Items untereinander nicht korrelieren und der Test nicht reliabel misst. Ein positiver Wert zeigt an, dass die Items gut untereinander korrelieren und die Reliabilität gut ist.

Definition: Cronbachs Alpha

Mit Hilfe dieses Wertes wird die interne Konsistenz einer Skala gemessen. Ob eine Gruppe von Items oder Fragen ein latentes, unidimensionales Konstrukt auch wirklich misst, sagt Cronbachs Alpha aus. Grundsätzlich ist das Maß also nicht viel mehr als die Korrelation zwischen den Antworten in einem Fragebogen. Das Maß nimmt Werte zwischen -1 und 1 an, genau wie der Korrelationskoeffizient auch. Mit Cronbachs Alpha bekommen wir ein einziges Maß für die Stärke der Reliabilität (also Zuverlässigkeit eines Tests) geboten, der sehr einfach zu interpretieren ist. Im Prinzip beantwortet der Wert die Frage: „In wie weit misst der Test das, was er messen soll?“ In Fragebögen werden häufig verschiedene Konstrukte abgefragt. Der Big-Five-Persönlichkeitstest misst beispielsweise die fünf Konstrukte Neurotizismus, Extraversion, Offenheit für Erfahrungen, Gewissenhaftigkeit und Verträglichkeit. Jede Frage wird hier einem dieser übergeordneten Konstrukte zugeordnet. Messen Fragen dasselbe Konstrukt, werden sie Skala genannt.

Cronbachs Alpha berechnen

Das ist die Formel, die du benötigst, um das Reliabilitätsmaß zu berechnen:

Cronbachs Alpha Formel

Zwar kann der Wert ganz einfach mit SPSS berechnet werden, doch manchmal ist es auch sinnvoll, die Formel zu kennen.

Cronbachs Alpha mit SPSS berechnen

Das Reliabilitätsmaß kannst du auch ganz einfach und schnell mit SPSS berechnen. Öffne dafür einfach SPSS und klicke im Menü auf:

  • Analysieren
  • Skala
  • Reliabilitätsanalyse

Jetzt wählst du jene Items aus, für die du interne Konsistenz messen möchtest.

Beispiele:
„Während der letzten Woche hatte ich….“

  • „Kaum Appetit“
  • „Haben mich Dinge beunruhigt, die mir sonst nichts ausmachen“
  • „Habe ich schlecht geschlafen“

Klicke nun auf Statistiken und markiere Skala wenn Item gelöscht. Jetzt einfach auf Weiter und OK klicken und schon führst du die Analyse durch.

Cronbachs Alpha: Interpretation

Du hast dir die Werte in SPSS ausgeben lassen, doch wie interpretierst du diese Werte nun? Die Ausgabe besteht aus der Tabelle „Reliabilitätsstatistiken“, in der der Wert für Cronbachs Alpha enthalten ist sowie aus der Tabelle „Item-Skala-Statistiken“. Jene Daten, die sich in der Spalte „Cronbachs Alpha, wenn Item weggelassen“ zeigen dir, was mit dem Wert von Cronbachs Alpha passiert, wenn du ein bestimmtes Item aus dem Fragebogen entfernst. Wenn das Cronbachs Alpha viel kleiner wird, dann ist das Item für die Messung des Konstrukts wichtig. Wird der Wert beim Entfernen des Items hingegen größer, dann ist das Item für das jeweilige Konstrukt nicht passend.

Negatives Cronbachs Alpha

In seltenen Fällen kommt es vor, dass Cronbachs Alpha negative Werte annimmt. Wenn das passiert, sieh dir einfach noch einmal die Inter-Item-Korrelationsmatrix näher an. Häufige Gründe für einen negativen Wert sind zum Beispiel, dass wir Items in die Skala mit aufgenommen haben, die etwas Gegensätzliches messen oder dass wir vergessen haben, Items zu invertieren. In diesen Fällen würden wir negative oder nur geringe Korrelationen zwischen Items erwarten. Wenn du den Verdacht hast, dass die Skala kein einheitliches Konstrukt misst, solltest du vielleicht noch einmal eine Hauptkomponentenanalyse für eine Überprüfung der Struktur der Daten durchführen.

Cronbachs Alpha beschreiben

Im Methodenteil deiner Bachelor- oder Masterarbeit beschreibst du Cronbachs Alpha. Du zeigst damit, dass dein verwendeter Fragebogen auch tatsächlich das misst, was er messen soll. Gib einfach die Anzahl der Items in deinem Fragebogen an das dazugehörige Cronbachs Alpha an. So gehst du bei der Beschreibung vor:

Cronbachs Alpha Interne Konsistenz Vorgehen
<.50>inakzeptabler Wert du solltest dir andere Fragen überlegen, um dein Konstrukt zu messen
.50 - .60 mangelhafter Wert überlege dir andere Fragen oder füge neue Fragen hinzu
.60 - .70 zweifelhafter Wert füge noch eine Frage hinzu, die das Konstrukt misst
.70 - .80 akzeptabler Wert du musst keine weiteren Fragen hinzufügen
.80 - .90 guter Wert dein Test misst das was er messen soll, du musst nichts weiter tun
.90 . 1.00 exzellenter Wert dein Test weist eine hohe interne Konsistenz auf - du musst nichts weiter tun

Zusammenfassung

In vielen Studien kommen Fragebögen und Tests zum Einsatz, die verschiedenste Konstrukte erfassen. So misst der Big-Five-Persönlichkeitstest zum Beispiel die Konstrukte Offenheit, Extraversion, Neurotizismus, Verträglichkeit und Gewissenhaftigkeit. Um herauszufinden, ob ein Test auch wirklich diese Konstrukte misst bzw. tatsächlich das misst, was er messen soll, muss die Reliabilität bzw. die interne Konsistenz überprüft werden. Die interne Konsistenz gibt also die Korrelation zwischen den Items einer Skala an. Cronbachs Alpha besagt, wie gut eine Gruppe von Items in einem Fragebogen ein einziges, unilatentes Konstrukt messen. Das sind die wichtigsten Fakten auf einen Blick:

  • Gibt an, inwieweit Items untereinander korrelieren
  • Kann Werte zwischen -1 und 1 annehmen
  • Ab .70 spricht man von einem akzeptablen Wert
  • Wenn Wert nicht zufriedenstellend, dann am besten neue Fragen hinzufügen
  • Lässt sich einfach mit SPSS ausrechnen
  • Tabelle „Reliabilitätsstatistiken“ und Tabelle „Item-Skala-Statistiken“ für Interpretation relevant
  • In Arbeiten immer die Anzahl der Items sowie Cronbachs Alpha angeben

Wie du siehst, ist die Berechnung und Interpretation dieses Reliabilitätsmaßes wirklich keine Hexerei. Alles was du dafür benötigst, ist SPSS. In manchen Fällen ist es jedoch auch sinnvoll, die Formel zu kennen.