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de:general:indices [02.04.2015 11:09] – [Häufige Fragen] oezbf2012de:general:indices [29.10.2019 09:00] (aktuell) – [Häufige Fragen] epitheton
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 Intervallskaliert (metrisch). Damit man überhaupt einen Mittelwert oder eine Summe berchnen darf, muss man annehmen, dass die Skalenitems zumindest annähernd intervallskaliert sind (quasi-metrisch). Folglich ist der Skalenindex intervallskaliert. Intervallskaliert (metrisch). Damit man überhaupt einen Mittelwert oder eine Summe berchnen darf, muss man annehmen, dass die Skalenitems zumindest annähernd intervallskaliert sind (quasi-metrisch). Folglich ist der Skalenindex intervallskaliert.
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 **Sind Skalen mit gedrehten Items besser als ohne gedrehte Items?** **Sind Skalen mit gedrehten Items besser als ohne gedrehte Items?**
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 Die Verwendung von gedrehten Items hat in aller Regel den Effekt, dass die Korrelation zwischen den Items (Cronbach's Alpha) etwas geringer ausfällt. Das sieht zwar nicht so toll aus -- dürfte aber ein Indikator dafür sein, dass die Befragten sich bei der Beanwortung mehr Gedanken gemacht haben. Außerdem wird eine generelle Neigung zu Zustimmung/Ablehnung (Ja/Nein-Sager) durch die gedrehten Items nivelliert. Dies spricht für eine bessere Messung des Konstrukts. Die Verwendung von gedrehten Items hat in aller Regel den Effekt, dass die Korrelation zwischen den Items (Cronbach's Alpha) etwas geringer ausfällt. Das sieht zwar nicht so toll aus -- dürfte aber ein Indikator dafür sein, dass die Befragten sich bei der Beanwortung mehr Gedanken gemacht haben. Außerdem wird eine generelle Neigung zu Zustimmung/Ablehnung (Ja/Nein-Sager) durch die gedrehten Items nivelliert. Dies spricht für eine bessere Messung des Konstrukts.
  
-Andererseits reagieren unterschiedliche Menschen unterschiedlich auf gedrehte Items. Zum Beispiel könnte jemand aus besonderer Ehrlichkeit vermeiden, niemals anzugeben, dass etwas "nie" auf ihn zutreffe. Dies kann zu Messartefakten führen.+Andererseits reagieren unterschiedliche Menschen unterschiedlich auf gedrehte Items. Zum Beispiel könnte jemand aus besonderer Ehrlichkeit vermeiden, niemals anzugeben, dass etwas "nie" auf ihn zutreffe. Dies kann zu Messartefakten führen. Zudem gibt es Hinweise aus der Forschung, dass gedrehte Items die Eindimensionalität der Skala beeinflussen können. 
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 +**Mittelwerte oder Faktorwerte für den Skalenindex?** 
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 +Vor allem wenn eine Skalenbatterie mehrere Teildimensionen/Teilkonstrukte abbildet, steht diese Frage im Raum: Soll man für die Indizes der Teilkonstrukte einfach den Mittelwert aus den einem Teilkonstrukt zugeordneten Items bilden oder stattdessen mit den Faktorwerten einer explorativen Faktorenanalyse arbeiten? 
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 +Die Faktorenwerte beziehen die einzelnen Items mit unterschiedlicher Gewichtung ein. Theoretisch bilden die Faktorenwerte damit die Vektoren der Teilkonstrukte etwas genauer ab. Praktisch ist dieser Vorteil vernachlässigbar. Praktisch geht mit Faktorenwerten ein wesentlicher Nachteil einher: Die Berechnung der Indizes erfolgt in jedem Datensatz, der die Skala verwendet, ein wenig anders -- eben abhängig davon, wie die Faktoren genau liegen. Das heißt, die Vergleichbarkeit zwischen Studien geht verloren. 
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 +Zudem sollte man sich bewusst sein, dass die konkrete Faktorlösung (und damit die Gewichtung) nur eine von vielen möglichen Lösungen ist -- und sie ist zu einem großen Teil auch das Ergebnis von Messartefakten, der Wahl des Optimierungsverfahrens etc... 
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 +Der Mangel an Vergleichbarkeit und der Einfluss von Messfehlern sprechen für "normale" Mittelwerte. Solch ein Index ist in aller Regel auch theoretisch besser untermauert, denn im Idealfall ist bereits a-priori geklärt, welche Items zu welchem Teilkonstrukt gehören.
de/general/indices.txt · Zuletzt geändert: 29.10.2019 09:00 von epitheton
 
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