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Items aus Skalen in SPSS rekodieren


Bei der Erfassung latenter Konstrukte werden häufig Skalen verwendet. Diese setzen sich wiederum aus mehreren Items zusammen. Hierbei ist es üblich, dass manche, wenn nicht gar alle Items invers, also umgekehrt kodiert sind. Dieser Beitrag zeigt, wie man Items rekodiert/recodiert ;-).

1 Ausgangssituation – eine Skala und invers codierte Items

Damit man sich nicht mit der Validitätsprüfung (wohl aber Reliabilität) herumschlagen muss, gibt es quasi für alle denkbaren latenten (also nicht direkt messbaren) Konstrukte vorgefertigte Skalen. Diese Skalen findet man in Skalenhandbüchern der jeweiligen Fachdisziplin oder z.B. bei Institutionen wie der GESIS. Zumeist wird neben den expliziten Formulierungen der Fragen auch eine Empfehlung über die Skalierung und den Wertebereich der einzelnen Items gegeben, inklusive möglicher Kontrollfragen. Kontrollfragen sollen verhindern, dass der Befragte den Fragebogen einfach unüberlegt durchkreuzt bzw. dass ein solches Verhalten auffällt.
 

Konkret wird die sog. “Happiness and Satisfaction Scale” über lediglich drei Items gemessen: 

  1. Happiness in general (If you were to consider your life in general, how happy or unhappy would you say you are, on the whole?)
  2. Satisfaction with job (All things considered, how satisfied are you with your (main) job?)
  3. Satisfaction with family life (All things considered, how satisfied are you with your family life?)

 

Die Beantwortung erfolgt über eine 7-stufige Likert-Skala, die für das 1. Item von 1 (completely happy) bis 7 (completely unhappy) und für das 2. und 3. Item ebenfalls von 1 (completely satisfied) bis 7 (completely dissatisfied) reicht.

Nun ist es allerdings intuitiver, wenn bei der Beantwortung bei den obigen Items der Wert 1 eine niedriger Zustimmung darstellt. Demzufolge sollte die 1 besser “completely unhappy” sein und nicht wie oben zu sehen “completely happy”. Zusätzlich ist es bei der Bildung eines Konstruktwertes – ob jetzt über Mittelwert oder Summenscore – notwendig, dass die Items in die gleiche Richtung laufen. Wie man Items zu Skalen zusammenfasst, zeigt dieser Artikel.
 

2 Items mit SPSS rekodieren

Das rekodieren/umkodieren funktioniert über den Menüpunkt “Transformieren -> Umcodieren in andere Variablen”.

 

2.1 Items auswählen, benennen und beschriften

Hier ist nun die Eingabevariable, also jene Variable, die umcodiert werden soll, auszuwählen. Das können auch mehrere zugleich sein, wenn für sie die identischen Operationen erfolgen sollen. In meinem Fall sind alle Variablen umzukodieren, weswegen ich auch alle auswähle.

 

Zunächst sind die Ausgabevariablen zu benennen (Name) und zu beschriften (Beschriftung). Ich habe die neuen Namen etwas gekürzt und mit dem Zusatz “recodiert” versehen.

Nicht vergessen, auf “Ändern” zu klicken!

Das sieht dann so aus:

 

2.2 Items umcodieren mit der Funktion “Alte und neue Werte”

Als nächstes geht es schon an die eigentliche Umcodierung. Hierzu muss die Schaltfläche “Alte und neue Werte” ausgewählt werden, was zu folgendem Dialogfeld führt.

 

Hier interessieren uns 1) “Alter Wert”, 2) “Neuer Wert” und die 3) Schaltfläche Hinzufügen.

 

Im Vorfeld braucht man allerdings noch eine Vorstellung, wie man codiert. Bei einer 7-stufigen Likert-Skala werden die alten Werte wie folgt zu neuen Werten umcodiert:

7 -> 1

6 -> 2

5 -> 3

4 -> 4

3 -> 5

2 -> 6

1 -> 7

Der Wert 4 wird wieder zum Wert 4. Würde man das nicht definieren, würde der Wert 4 schlicht verschwinden.

 

Hinweis: auch fehlende Werte sollten, sofern ein Code für sie hinterlegt ist, warum sie fehlen, “recodiert” werden. Bei mir sind das 0 – keine Auskunft und 8 – nicht zutreffend.

Ist das alles geschafft, geht es mit “Weiter” zurück zum Ausgangsfeld, wo man sicherstellen sollte, dass “Ändern” gedrückt wurde – wenn dies nicht der Fall ist, ist die OK-Schaltfläche ausgegraut. Die Umcodierung wird nun für alle vorhanden Variablen mit den obigen Alt -> Neu-Kombinationen vorgenommen.

 

4 Hinweise zum Schluss

5 Videotutorial

https://www.youtube.com/watch?v=ks0lPtagUVY/
 

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