{"id":2083,"date":"2023-07-23T18:40:34","date_gmt":"2023-07-23T18:40:34","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/cronbachs-alpha-in-python\/"},"modified":"2023-07-23T18:40:34","modified_gmt":"2023-07-23T18:40:34","slug":"cronbachs-alpha-in-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/cronbachs-alpha-in-python\/","title":{"rendered":"So berechnen sie cronbachs alpha in python"},"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

Das folgende Beispiel zeigt, wie Cronbachs Alpha in Python berechnet wird.<\/span><\/p>\n

Beispiel: Berechnung von Cronbachs Alpha in Python<\/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

Der folgende Pandas DataFrame zeigt die Umfrageergebnisse:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#enter survey responses as a DataFrame\n<\/span><\/span><\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' Q1<\/span> ': [1, 2, 2, 3, 2, 2, 3, 3, 2, 3],\n                   ' Q2<\/span> ': [1, 1, 1, 2, 3, 3, 2, 3, 3, 3],\n                   ' Q3<\/span> ': [1, 1, 2, 1, 2, 3, 3, 3, 2, 3]})\n\n<\/span>#view DataFrame\n<\/span>df\n\n<\/span>Q1 Q2 Q3\n0 1 1 1\n1 2 1 1\n2 2 1 2\n3 3 2 1\n4 2 3 2\n5 2 3 3\n6 3 2 3\n7 3 3 3\n8 2 3 2\n9 3 3 3<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n
 Um Cronbachs Alpha f\u00fcr Umfrageantworten zu berechnen, k\u00f6nnen wir die Funktion cronbach_alpha()<\/strong> aus der Penguin-<\/strong> Bibliothek verwenden.<\/span><\/p>\n
 Zuerst installieren wir die Pinguin-Bibliothek:<\/span><\/p>\n
 pip<\/span> install penguin<\/span><\/span><\/span>\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Als n\u00e4chstes verwenden wir die Funktion cronbach_alpha()<\/strong> , um Cronbachs Alpha zu berechnen:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> penguin as<\/span> pg\n\npg. cronbach_alpha<\/span> (data=df)\n\n(0.7734375, array([0.336, 0.939]))<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Cronbachs Alpha betr\u00e4gt 0,773<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Das 95 %-Konfidenzintervall f\u00fcr Cronbachs Alpha ist ebenfalls angegeben: [.336, .939]<\/strong> .<\/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
 Das standardm\u00e4\u00dfige Konfidenzintervall betr\u00e4gt 95 %, wir k\u00f6nnen jedoch mit dem folgenden<\/strong> Argument ein anderes Konfidenzniveau angeben:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> penguin as<\/span> pg\n\n#calculate Cronbach's Alpha and corresponding 99% confidence interval\n<\/span>pg. cronbach_alpha<\/span> (data=df, ci= .99<\/span> )\n\n(0.7734375, array([0.062, 0.962]))<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Der Wert von Cronbachs Alpha bleibt gleich, aber das Konfidenzintervall ist viel breiter, da wir ein h\u00f6heres Konfidenzniveau verwendet haben.<\/span><\/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":"
Chronbachs Alpha ist eine M\u00f6glichkeit, die interne Konsistenz eines Fragebogens oder einer Umfrage zu messen. Cronbachs Alpha reicht von 0 bis 1, wobei h\u00f6here Werte darauf hinweisen, dass die Umfrage oder der Fragebogen zuverl\u00e4ssiger ist. Das folgende Beispiel zeigt, wie Cronbachs Alpha in Python berechnet wird. 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