Empfehlungen zum Stichprobenumfang für die Durchführung und Interpretation von Faktorenanalysen. Mindestens N=100 oder etwa nicht?
Explorative Faktorenanalyse/Fragebogenentwicklung/Fragebogenkonstruktion/Kommunalitäten/Stichprobengrößen/Stichprobenumfang
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Empfehlungen zum Stichprobenumfang für die Durchführung und Interpretation von Faktorenanalysen. Mindestens N=100 oder etwa nicht?

In der Literatur häufig berichtete Daumenregeln (einen Überblick bieten z. B. Brayant & Yarnold, 2001) bezüglich der Mindestanzahl von Fällen im Verhältnis zur Variablenanzahl (z.B. 1:3; 1:10) konnte von MacCallum, Widaman, Zang und Hong (1999) sowie von Mundform, Shaw und Ke (2005) nicht bestätigt werden (obgleich bei Art der gewählten Extraktions- und Rotationsmethode bei diesen Studien eine Übertragbarkeit auf andere Methoden erschwert). Wichtiger scheint der Zusammenhang zwischen dem Stichprobenumfang und den Kommunalitäten (Klopp, 2010). So fanden MacCalum et a. (1999) in einer Monte-Carlo-Studie heraus, dass bei einem Stichprobenumfang von n=60 die Kommunalität eines jeden Items mit mindestens h2=.60 ausreichend zu sein scheint.

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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.
IBM SPSS Statistics/Reliabilität/Wissenschaftliche Gütekriterien
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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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