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1 Beispiel für eine Itemanalyse mit der SPSS-Prozedur Reliabilitätsanalyse (RELIABILITY) Daten: POKIII_AG1_V06.SAV (POK III, AG 1) Die Skala Körperbewusstsein von Löwe und Clement (1996) 1 besteht aus zwei Subskalen Ablehnende Körperbewertung (AKB) und Vitale Körperdynamik (VKD). Wir wollen die Homogenität (= interne Konsistenz) der Subskala AKB überprüfen. Die Subskala besteht aus folgenden Items (Ausschnitt aus dem Codeplan): Wir möchten sie bitten, bei den folgenden 20 Aussagen anzukreuzen, wieweit diese für Sie selbst gegenwärtig zutreffen. 2. Mit meinem Aussehen stimmt etwas nicht so recht. 5. Ich kann mit meinen körperlichen Unvollkommenheiten gut leben. 1 trifft nicht zu 2 trifft kaum zu 3 trifft teilweise zu 4 trifft weitgehend zu 5 trifft völlig zu FKB_ FKB_ Mir ist mein Körper oft lästig. FKB_ Mit meiner Figur bin ich unzufrieden. FKB_ Ich wünsche mir einen anderen Körper. FKB_ Manchmal verspüre ich Ekel mir selbst gegenüber. FKB_ Auf Fotos gefalle ich mir nicht. FKB_ Meine körperlichen Mängel stören mich schon sehr. 18. Manchmal wünsche ich mir, völlig anders auszusehen. FKB_ FKB_ Ich fühle mich in meinem Körper zu Hause. FKB_ Schritt: Inspektion der Polung der Items Überprüfung der richtigen Polung der Items. Alle Items müssen in dieselbe Richtung gepolt sein. Aufgrund der Auswertungshinweise in den Veröffentlichungen oder aufgrund eigener Inspektion der Items fällt auf: Item FKB_05 und Item FKB_19 müssen recodiert werden, da im Gegensatz zu den anderen Items ein hoher Wert ein positives und kein ablehnendes Körperbild bedeutet. Hinweis: Bei falsche Polung haben die Trennschärfekoeffizienten in der Regel ein negatives Vorzeichen. 2. Schritt: Transformation der umgekehrt gepolten Items (falls notwendig) Es ist empfehlenswert, eine neue Variable zu erzeugen und die alte Variable zu belassen (sonst wissen wir später nicht mehr, ob oder ob nicht wir schon recodiert haben). 1 Loewe, B. & Clement, U. (1996). Der "Fragebogen zum Koerperbild (FKB-20)". Literaturueberblick, Beschreibung und Pruefung eines Messinstrumentes. Diagnostica, 42,

2 Im Datenfenster auf Transformieren, dann auf Umkodieren und in andere Variablen klicken. Im neuen Fenster die Variablen (fkb_05, fkb_19) eingeben und Variable für Variable eine neue Ausgabevariable (fkb05_r) erzeugen. Dies durch Klicken auf Ändern ) bestätigen. Dann wird genau so mit der Variable fkb19 verfahren. Dann auf Alte und neue Werte klicken. Es kommt ein neues Fenster: - Sie geben den alten Wert ein (z.b. 5) - Sie geben den neuen Wert ein (hier: 1) - Sie klicken auf Hinzufügen. Es erscheint im Fenster die Transformation. - Wenn Sie fertig sind, auf Weiter klicken. Falls Sie alles richtig gemacht haben, erscheint das vorangegangene Fenster. - Bei OK wird die Transformation ausgeführt. SPSS_Beispiel_Itemanalyse_V02.doc 2

3 - Sie sollten zur späteren Kontrolle diese Transformation vorsichtshalber im Syntax- Fenster speichern. Klicken Sie Einfügen, und die Transformation wird im Syntax- Fenster angezeigt: Über Ausführen können Sie dann alles oder die markierten Teile ausführen. Markierte Teile können Sie auch über den Pfeil ausführen. Die Transformation wird erst ausgeführt, wenn der Befehl EXECUTE. gegeben wird. Bei reinen Umpolungen können Sie die Schreibarbeit auch verkürzen und im Syntax-Fenster Folgendes angeben (5er-Skala): compute fkb05_r = 6 - fkb05. compute fkb19_r = 6 - fkb19. execute. Selbstverständlich können Sie dies auch im Berechne -Fenster eingeben. Nebenbemerkung: Haben Sie viele Umkodierungen, können Sie durch folgenden Befehl die Schreibarbeit abkürzen: DO REPEAT FKB = fkb05, fkb19/ FKBR = fkb05r,fkb19r. COMPUTE FKBR = 6 - FKB. END REPEAT. Anmerkung zu DO REPEAT: Über die Do Repeat - End Repeat -Schleife können Sie Platzhaltervariablen erzeugen und die Berechnungen mit einer einzigen Compute- Anweisung durchführen. Haben Sie beispielsweise Ihre Variablen durchnummeriert, z.b. f01_01 bis f01_20, und wollen 20 Transformationen durchführen, können Sie auch Folgendes angeben: DO REPEAT f01 = f01_01 TO f01_20/f01r = f01r_01 to f01r_20. compute f01r = 6 - f01. END REPEAT. Wichtig ist, dass die Variablen auf den letzten Zeichen durchnummeriert sein müssen, sonst funktioniert das nicht. Insgesamt ist dies aber eine sehr komfortable Möglichkeit. SPSS_Beispiel_Itemanalyse_V02.doc 3

4 3. Schritt: Berechnung von Cronbach s Alpha Die Itemanalyse wird wie folgt aufgerufen: In das neue Fenster tragen Sie die Items ein (links markieren, dann auf die Pfeiltaste klicken). Sie übernehmen bei Berechnung von Cronbach s alpha die Voreinstellung. Wenn Sie nur an Cronbach s alpha interessiert sind, genügen diese Einstellungen. Klicken Sie dann auf OK SPSS gibt folgendes Ergebnis aus: Zuverlässigkeitsstatistik Cronbachs Anzahl Alpha der Items Cronbach s Alpha beträgt also 0.793, ein akzeptabler Wert. Die Subskala ist also ziemlich homogen, als eine gute Homogenität kann ein alpha >.80 bezeichnet werden. Allerdings hängt Cronbachs alpha von der Zahl der Items ab. Eine kurze Skala mit einem alpha >.70 ist auch noch akzeptieren. Wichtig: Falls der Alpha-Wert in der Ausgabe nicht erscheinen sollte, klicken Sie doppelt auf das Ausgabefeld. Wenn Sie auch an den Schwierigkeitsindizes und den Trennschärfekoeffizienten interessiert sind, sollten Sie zusätzlich die Statistik-Option verwenden: SPSS_Beispiel_Itemanalyse_V02.doc 4

5 Klicken Sie drei Kästchen links oben für Deskriptive Statistiken für an: Die SPSS-Ausgabe sieht dann wie folgt aus: SPSS_Beispiel_Itemanalyse_V02.doc 5

6 Itemstatistik fkb02 Mit meinem Aussehen stimmt etwas nicht so recht. fkb05r R: Ich kann mit meinen körperlichen Unvollkommenheiten gut leben. fkb06 Mir ist mein Körper oft lästig. fkb08 Mit meiner Figur bin ich unzufrieden. fkb10 Ich wünsche mir einen anderen Körper. fkb11 Manchmal verspüre ich Ekel mir selbst gegenüber. fkb13 Auf Fotos gefalle ich mir nicht. fkb15 Meine körperlichen Mängel stören mich schon sehr. fkb19r R: Ich fühle mich in meinem Körper zu Hause. Mittelwert Std. -Abweichung Anzahl Die Mittelwerte (als Schwierigkeitsindizes) zeigen eine sehr schiefe Verteilung an, den Items wurde kaum zugestimmt. Skalenstatistik Mittelwert Varianz Std. -Abweichung Anzahl der Items Wenn einfach der Summenwert als Skalenwert genommen wird, dann kann der Skalenwert zwischen 9 und 45 variieren. Der theoretische Mittelwert ist (höchster Wert + kleinster Wert)/2, hier also (45 + 9)/2 = 27 (5er Skala, 9 Items). Der empirische Mittelwert ist , was auch noch einmal die schiefe Verteilung verdeutlicht. SPSS_Beispiel_Itemanalyse_V02.doc 6

7 Gesamt-Itemstatistik fkb02 Mit meinem Aussehen stimmt etwas nicht so recht. fkb05r R: Ich kann mit meinen körperlichen Unvollkommenheiten gut leben. fkb06 Mir ist mein Körper oft lästig. fkb08 Mit meiner Figur bin ich unzufrieden. fkb10 Ich wünsche mir einen anderen Körper. fkb11 Manchmal verspüre ich Ekel mir selbst gegenüber. fkb13 Auf Fotos gefalle ich mir nicht. fkb15 Meine körperlichen Mängel stören mich schon sehr. fkb19r R: Ich fühle mich in meinem Körper zu Hause. Skalenmittelw ert, wenn Item weggelassen Skalenvarianz, wenn Item weggelassen Korrigierte Item-Skala- Korrelation Cronbachs Alpha, wenn Item weggelassen Die Trennschärfekoeffizienten werden unter Korrigierte Item-Skala-Korrelation wiedergegeben. Auch wenn einige Koeffizienten nicht so gut sind, sollten die Items beibehalten werden, denn sonst würde Cronbachs alpha kleiner werden, wie die letzte Spalte zeigt. In Forschungsberichten, in denen es nicht um die Konstruktion von Skalen geht, genügt es in der Regel, wenn Cronbachs alpha angegeben wird. Literaturhinweis: Diekmann, A. (1995). Empirische Sozialforschung. Grundlagen, Methoden, Anwendungen. Reinbek: Rowohlt Taschenbuchverlag. (S.220f). Schnell, R., Hill, P. B. & Esser, E. (1999). Methoden der empirischen Sozialforschung (6. Aufl.). München: R.Oldenbourg. (S.147) SPSS_Beispiel_Itemanalyse_V02.doc 7

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