{"id":1560,"date":"2023-07-25T21:20:18","date_gmt":"2023-07-25T21:20:18","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/cronbachs-alpha-in-r\/"},"modified":"2023-07-25T21:20:18","modified_gmt":"2023-07-25T21:20:18","slug":"cronbachs-alpha-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/cronbachs-alpha-in-r\/","title":{"rendered":"So berechnen sie cronbachs alpha in r (mit beispielen)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Chronbachs Alpha<\/strong> ist eine M\u00f6glichkeit, die interne Konsistenz<\/a> eines Fragebogens oder einer Umfrage zu messen.<\/span><\/p>\n

Cronbachs Alpha reicht von 0 bis 1, wobei h\u00f6here Werte darauf hinweisen, dass die Umfrage oder der Fragebogen zuverl\u00e4ssiger ist.<\/span><\/p>\n

Der einfachste Weg, Cronbachs Alpha zu berechnen, ist die Verwendung der Funktion cronbach.alpha()<\/strong> aus dem Paket ltm<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Dieses Tutorial bietet ein praktisches Beispiel f\u00fcr die Verwendung dieser Funktion.<\/span><\/p>\n

Beispiel: So berechnen Sie Cronbachs Alpha in R<\/strong><\/span><\/h3>\n

Angenommen, eine Restaurantleiterin m\u00f6chte die allgemeine Kundenzufriedenheit messen und sendet daher eine Umfrage an 10 Kunden, die das Restaurant auf einer Skala von 1 bis 3 f\u00fcr verschiedene Kategorien bewerten k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Wir k\u00f6nnen den folgenden Code verwenden, um Cronbachs Alpha f\u00fcr Umfrageantworten zu berechnen:<\/span><\/p>\n

 library<\/span> (ltm)\n\n#enter survey responses as a data frame\n<\/span>data <- data. frame<\/span> (Q1=c(1, 2, 2, 3, 2, 2, 3, 3, 2, 3),\n                   Q2=c(1, 1, 1, 2, 3, 3, 2, 3, 3, 3),\n                   Q3=c(1, 1, 2, 1, 2, 3, 3, 3, 2, 3))\n\n#calculate Cronbach's Alpha\n<\/span>cronbach. alpha<\/span> (data)\n\nCronbach's alpha for the 'data' data-set\n\nItems: 3\nSample units: 10\nalpha: 0.773<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Cronbachs Alpha betr\u00e4gt 0,773<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Beachten Sie, dass wir auch CI=True<\/strong> angeben k\u00f6nnen, um ein 95 %-Konfidenzintervall f\u00fcr Cronbachs Alpha zur\u00fcckzugeben:<\/span><\/p>\n
 #calculate Cronbach's Alpha with 95% confidence interval\n<\/span>cronbach. alpha<\/span> (data, CI= TRUE<\/span> )\n\nCronbach's alpha for the 'data' data-set\n\nItems: 3\nSample units: 10\nalpha: 0.773\n\nBootstrap 95% CI based on 1000 samples\n 2.5% 97.5% \n0.053 0.930 \n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Wir k\u00f6nnen sehen, dass das 95 %-Konfidenzintervall f\u00fcr Cronbachs Alpha [.053, .930]<\/strong> betr\u00e4gt.<\/span><\/p>\n
 Hinweis:<\/strong> Dieses Konfidenzintervall ist aufgrund unserer kleinen Stichprobengr\u00f6\u00dfe extrem breit. In der Praxis wird empfohlen, eine Stichprobengr\u00f6\u00dfe von mindestens 20 zu verwenden. Der Einfachheit halber haben wir hier eine Stichprobengr\u00f6\u00dfe von 10 verwendet.<\/span><\/em><\/p>\n
 Die folgende Tabelle beschreibt, wie die verschiedenen Werte von Cronbachs Alpha allgemein interpretiert werden:<\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
 Cronbachs Alpha<\/span><\/strong><\/th>\n Interne Konsistenz<\/span><\/strong><\/th>\n<\/tr>\n
 0,9 \u2264 \u03b1<\/span><\/td>\n Exzellent<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
 0,8 \u2264\u03b1 < 0,9<\/span><\/td>\n GUT<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
 0,7 \u2264\u03b1 < 0,8<\/span><\/td>\n Akzeptabel<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
 0,6 \u2264\u03b1 < 0,7<\/span><\/td>\n Fraglich<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
 0,5 \u2264\u03b1 < 0,6<\/span><\/td>\n Arm<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
 \u03b1 < 0,5<\/span><\/td>\n Inakzeptabel<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n
 Da wir Cronbachs Alpha auf 0,773<\/strong> berechnet haben, w\u00fcrden wir sagen, dass die interne Konsistenz dieser Umfrage \u201eakzeptabel\u201c ist.<\/span><\/p>\n
 Bonus:<\/strong> F\u00fchlen Sie sich frei, diesen Cronbach-Alpha-Rechner zu verwenden, um das Cronbach-Alpha f\u00fcr einen bestimmten Datensatz zu ermitteln.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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