Die Multiple Imputation mit IBM SPSS Statistics – eine einfache Schritt für Schritt Anleitung (Teil 3 der Reihe „Fehlende Werte“)
Wo befinden wir uns im Prozess der Datenaufbereitung, wenn wir uns dafür entschieden haben, eine Multiple Imputation (MI) vorzunehmen?
Wir hatten einen Datensatz vorliegen, haben festgestellt, dass dieser hier und dort mehr als 5% (echte) fehlende Werte enthält – darüber hinaus haben wir mittels MCAR-Test nach Little herausgefunden, dass diese komplett zufällig fehlen (MCAR) – ODER wir wissen, dass diese zufällig fehlen (MAR; warum auch immer – mir hat sich dies bis heute nicht vollends erschlossen, weil man wohl ein „Gefühl“ dafür entwickeln soll…ein was? Ein „Gefühl“ – also genau das, was sonst in der Statistik und Methodik völlig fehl am Platz ist, da subjektiv, individuell, wahrnehmungsfehlerbehaftet und sonst noch was, aber gut…wer mir helfen kann, bitte eine Nachricht schicken oder in die Kommentare schreiben :). Naja egal…weiter im Text:
In beiden Fällen ist die Ersetzung mittels MI möglich.
Wie funktioniert nun die MI in SPSS?
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Was ist eine Reliabilitätsanalyse / die Interne Konsistenz einer psychometrischen Skala / Cronbachs Alpha? Wann und wie kann eine Berechnung und kritische Interpretation mit IBM SPSS Statistics erfolgen? Eine einfache Schritt für Schritt Anleitung.
Die Interne Konsistenz stellt einen Aspekt des wissenschaftlichen Hauptgütekriteriums Reliabilität / Zuverlässigkeit einer Messung (Döring & Bortz, 2016) dar. Traditionell wird sie mit dem gängigen Koeffizienten Cronbachs Alpha (α) gemessen. Dabei soll die Frage nach der Homogenität innerhalb einer psychometrischen Skala beantwortet werden.
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