Werk & Studie
alle pijlers
SPSS hulp
donderdag 6 augustus 2015 om 09:35
Hoi allemaal!
Ik kan geen algemeen SPSS topic vinden, vandaar een nieuwe topic.
Graag zou ik gebruik maken van jullie hulp!
1) Mijn cronbach's alpha voor een Likert scale met 4 items is .001
Dit is natuurlijk veel te laag! Nu kan ik wel een item verwijderen zodat de alpha .838 wordt,
maar omdat het een algemeen bekend en geaccepteerde schaal is (MBEA voor Transactional Leadership) wordt dit niet aangeraden in de literatuur. Het gaat om verschillende teammembers die individueel hun teamleider hebben beoordeeld op 4 items van 1 Likert scale. Moet ik deze items eerst anders behandelen omdat bijv 10 members 1 leider beoordelen?
2) Heeft iemand ervaring met het berekenen van ICC(1) en ICC(2)?
Ik gebruik de syntax van one way random voor ICC(1,k) en two way random voor ICC(2,k).
Helaas is de uitkomst van de average measure hetzelfde als mijn cronbach alpha voor de specifieke variable en de single measure uitkomst is onder het cut-off point van 0.7. Iemand een idee?
Ik ben benieuwd hoe jullie hierover denken!
Ik kan geen algemeen SPSS topic vinden, vandaar een nieuwe topic.
Graag zou ik gebruik maken van jullie hulp!
1) Mijn cronbach's alpha voor een Likert scale met 4 items is .001
Dit is natuurlijk veel te laag! Nu kan ik wel een item verwijderen zodat de alpha .838 wordt,
maar omdat het een algemeen bekend en geaccepteerde schaal is (MBEA voor Transactional Leadership) wordt dit niet aangeraden in de literatuur. Het gaat om verschillende teammembers die individueel hun teamleider hebben beoordeeld op 4 items van 1 Likert scale. Moet ik deze items eerst anders behandelen omdat bijv 10 members 1 leider beoordelen?
2) Heeft iemand ervaring met het berekenen van ICC(1) en ICC(2)?
Ik gebruik de syntax van one way random voor ICC(1,k) en two way random voor ICC(2,k).
Helaas is de uitkomst van de average measure hetzelfde als mijn cronbach alpha voor de specifieke variable en de single measure uitkomst is onder het cut-off point van 0.7. Iemand een idee?
Ik ben benieuwd hoe jullie hierover denken!
donderdag 6 augustus 2015 om 10:01
donderdag 6 augustus 2015 om 12:14
quote:prismax schreef op 06 augustus 2015 @ 10:01:
Kan het zijn dat de ene variable nog gehercodeerd moet worden zodat hij in lijn is met de andere vragen. Bijvoorbeeld vraag 1 t/m 4 is 1 heel slecht en 5 heel goed en de andere vraag geeft 1 heel goed aan en 5 heel slecht? Dit zou een eventueel lage cronbach's alpha kunnen verklaren.Daar zat ik inderdaad ook aan te denken maar dat is niet het geval helaas.
Kan het zijn dat de ene variable nog gehercodeerd moet worden zodat hij in lijn is met de andere vragen. Bijvoorbeeld vraag 1 t/m 4 is 1 heel slecht en 5 heel goed en de andere vraag geeft 1 heel goed aan en 5 heel slecht? Dit zou een eventueel lage cronbach's alpha kunnen verklaren.Daar zat ik inderdaad ook aan te denken maar dat is niet het geval helaas.
donderdag 6 augustus 2015 om 13:33
Dit is een stukje statistiek wat ik niet ken maar als ik dit zo lees moet ik wel weer aan de volgende uitspraak denken:
Er zijn drie soorten leugens: leugens, grotere leugens en statistieken.
Een gedachten die in mij opkomt: het voorstel van prismax klinkt logisch maar betekent dat niet dat je vragenlijst niet goed is opgesteld. Ik zou het best verwarrend vinden als respondent om telkens 5 in te vullen als ik heel goed bedoel en dan bij een vraag en 1 moet invullen...
Wat betreft de ICC: heb je al geprobeerd je data te visualiseren (bv in een dot-plot zoals op wikipedia)? Kan je daarmee de resultaten verklaren?
Cronbach alfa zegt iets over de betrouwbaarheid van je schaal (onderlinge correlaties tussen vragen die over geluk gaan bv). ICC gaat over correlatie binnen een groep, als de groepen hetzelfde zijn als bij de cronbach alfa is het dan niet logisch dat het gemiddelde hetzelfde is?
Diclaimer ik ben hardop aan het brainstormen over een stukje statistiek waar ik niet (veel) mee heb gewerkt.
Er zijn drie soorten leugens: leugens, grotere leugens en statistieken.
Een gedachten die in mij opkomt: het voorstel van prismax klinkt logisch maar betekent dat niet dat je vragenlijst niet goed is opgesteld. Ik zou het best verwarrend vinden als respondent om telkens 5 in te vullen als ik heel goed bedoel en dan bij een vraag en 1 moet invullen...
Wat betreft de ICC: heb je al geprobeerd je data te visualiseren (bv in een dot-plot zoals op wikipedia)? Kan je daarmee de resultaten verklaren?
Cronbach alfa zegt iets over de betrouwbaarheid van je schaal (onderlinge correlaties tussen vragen die over geluk gaan bv). ICC gaat over correlatie binnen een groep, als de groepen hetzelfde zijn als bij de cronbach alfa is het dan niet logisch dat het gemiddelde hetzelfde is?
Diclaimer ik ben hardop aan het brainstormen over een stukje statistiek waar ik niet (veel) mee heb gewerkt.
Als je bang bent dat alles in de soep loopt, neem dan een pannetje mee.
donderdag 6 augustus 2015 om 13:54
quote:neweve schreef op 06 augustus 2015 @ 13:33:
Een gedachten die in mij opkomt: het voorstel van prismax klinkt logisch maar betekent dat niet dat je vragenlijst niet goed is opgesteld. Ik zou het best verwarrend vinden als respondent om telkens 5 in te vullen als ik heel goed bedoel en dan bij een vraag en 1 moet invullen...
Nee, dat wordt juist expres vaak voor sommige items gedaan in een schaal (kan je zien of mensen de lijst serieus hebben ingevuld of niet).
ICC heb ik al lang niet meer gedaan, maar ik weet wel dat je heel goed moet kijken dat je wel dejuiste ICC pakt. Zie paper van McGraw & Wong.
Een gedachten die in mij opkomt: het voorstel van prismax klinkt logisch maar betekent dat niet dat je vragenlijst niet goed is opgesteld. Ik zou het best verwarrend vinden als respondent om telkens 5 in te vullen als ik heel goed bedoel en dan bij een vraag en 1 moet invullen...
Nee, dat wordt juist expres vaak voor sommige items gedaan in een schaal (kan je zien of mensen de lijst serieus hebben ingevuld of niet).
ICC heb ik al lang niet meer gedaan, maar ik weet wel dat je heel goed moet kijken dat je wel dejuiste ICC pakt. Zie paper van McGraw & Wong.
donderdag 6 augustus 2015 om 14:59
Ik heb de formule voor de ICC in syntax inmiddels gevonden:
RELIABILITY
/VARIABLES = Item1.1 Item1.2 Item1.3 Item1.4 Item1.5
/SCALE(ALPHA) = ALL/MODEL = ALPHA
/ICC = MODEL(ONEWAY) CIN = 95 TESTVAL = 0.
EXECUTE.
Echter heeft mijn item niet .5 maar .24 en als ik ze allemaal invul bij /VARIABLES en op EXECUTE druk dan krijg ik de volgende melding:
"There are too few cases (N=0) for the analysis. Execution of this command stops."
Waarschijnlijk komt dat omdat ik alle missing values heb vervangen door 999. Het wordt afgeraden om deze values te vervangen met de mean of is dit toch het beste in dit geval?
RELIABILITY
/VARIABLES = Item1.1 Item1.2 Item1.3 Item1.4 Item1.5
/SCALE(ALPHA) = ALL/MODEL = ALPHA
/ICC = MODEL(ONEWAY) CIN = 95 TESTVAL = 0.
EXECUTE.
Echter heeft mijn item niet .5 maar .24 en als ik ze allemaal invul bij /VARIABLES en op EXECUTE druk dan krijg ik de volgende melding:
"There are too few cases (N=0) for the analysis. Execution of this command stops."
Waarschijnlijk komt dat omdat ik alle missing values heb vervangen door 999. Het wordt afgeraden om deze values te vervangen met de mean of is dit toch het beste in dit geval?