Wenn Sie eine Umfrage durchführen, helfen Ihnen Skalen bei der Messung von Variablen. Eine Skala ist eine Möglichkeit, die Antwort auf eine Frage zu ermitteln. Es gibt 2 Arten von Skalen: Skalen mit mehreren Elementen und Skalen mit einem Element. Multi-Item-Skalen bestehen aus mehreren Fragen oder Elementen, die verschiedene Aspekte desselben Konstrukts bewerten. Single-Item-Skalen messen ein Konstrukt mit einer einzigen Frage oder einem einzigen Element. Die Wahl zwischen diesen Skalen beeinflusst die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Anwendbarkeit der Forschungsergebnisse. In diesem Artikel werde ich einen Vergleich dieser beiden Skalen anhand von 8 wichtigen Dimensionen vorstellen.
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| Multi-item scale | Single-Item-Skala | |
| Konkretheit des Konstrukts | Multi-Item-Skala | Konkrete Konstrukte |
| Dimensionalität/Komplexität | Mehrdimensional, mäßig komplex, | Eindimensional, oder extrem komplex |
| Semantische Redundanz | Niedrig | Hoch |
| Hauptaufgabe des Konstrukts | Abhängig oder unabhängig | Variable Moderatorin oder Kontrollvariable |
| Gewünschte Genauigkeit | Hoch | Niedrig |
| Nachverfolgung von Änderungen | Angemessen | Zu vermeiden |
| Stichprobenpopulation | Heterogen | Homogen |
| Verfügbare Stichprobengröße | Groß | Klein |
Um die 2 Skalentypen zu vergleichen, schlage ich eine Analyse von 8 Dimensionen vor.
Konkretheit
Multi-Item-Skala
Mehrere Indikatoren werden verwendet, um die verschiedenen Facetten eines Konzepts zu „bewerten“. Dies minimiert die interpretative Varianz. Auf diese Weise kann ein Konstrukt abstrakter erfasst werden.
 Single-Item-Skalen
Diese sind ideal, wenn Sie eine konkrete Bewertung vornehmen möchten. Sie sind jedoch nur problematisch, wenn das Konstrukt einfach ist. Meine Regel ist einfach: Verwenden Sie Skalen mit nur einem Element für konkrete, allgemein verständliche Konstrukte.
Dimensionalität/Komplexität
 Multi-Item-Skalen
Einfach ausgedrückt: Je mehr Dimensionen ein Konstrukt hat, desto wichtiger ist es, eine Skala mit mehreren Elementen zu verwenden.
Mit anderen Worten: Wenn das Konstrukt viele Facetten hat, steht jedes Element für eine andere Dimension oder einen anderen Aspekt.
Single-Item-Skalen
Im Gegensatz dazu eignen sich Skalen mit einem einzigen Element besser für eindimensionale Messungen.
Wie ich im vorigen Absatz geschrieben habe, ist die Single-Item-Skala für natürlich einfache und kohärente Konstrukte reserviert. Ich werde hier nicht auf die Frage der Repräsentativität eingehen, aber Sie werden schnell verstehen, dass dies eine Herausforderung ist. Es wäre hilfreich, wenn Sie sich vergewissern würden, dass das verwendete Element wirklich repräsentativ für das gesamte Konstrukt ist. Führen Sie eine Literaturrecherche durch und verwenden Sie eine bestätigte Skala, um sicherzustellen, dass alles reibungslos abläuft. So können Sie Probleme vermeiden.
Semantische Redundanz
Multi-Item-Skalen
Ich sage meinen Kollegen oft, dass die wichtigsten Fragen der Marktforschung es verdienen, zweimal gestellt zu werden. Bei Skalen ist es dasselbe, und man nennt es semantische Redundanz. Sie wird in der Regel bei Skalen mit mehreren Elementen angewendet. Ihr Zweck ist es, die Zuverlässigkeit der Analyse zu erhöhen.
Single-Item-Skalen
Wenn Ihre Skala nur eine Frage (ein Element) enthält, kann sie natürlich keine semantische Redundanz aufweisen. Daher spielen Sie eine wichtige Rolle bei der Formulierung und Interpretation des Items. Infolgedessen hängt die Zuverlässigkeit Ihrer Messung ausschließlich von einer einzigen Frage ab. Eine einzige Frage kann auch von Vorteil sein, wenn es darum geht, die Befragten nicht mit einer langen Reihe von Fragen zu langweilen. Ihre Abbrecherquote wird dadurch niedriger sein.
Hauptrolle des Konstrukts
Multi-Item-Skalen
Lassen Sie mich direkt auf den Punkt kommen. Wenn das Konstrukt, das Sie ermitteln möchten, für Ihr Forschungsprojekt von zentraler Bedeutung ist, entscheiden Sie sich für eine Skala mit mehreren Items. Sie sind robuster und zuverlässiger
Single-Item-Skalen
In meinem Fall reserviere ich mir eine Skala mit einem einzigen Element für die Messung eines Konstrukts, das nicht im Mittelpunkt meiner Forschung steht. Diese Skala misst einen „nice to have“, wie zum Beispiel einen moderierenden Effekt.
Gewünschte Präzision
Multi-Item-Skalen
Skalen mit mehreren Elementen bieten eine höhere Präzision. Die Messung wird anhand mehrerer Elemente durchgeführt, so dass der Durchschnittswert die Realität besser widerspiegelt als eine Messung mit nur einem Element.
Single-Item-Skalen
Die Genauigkeit ist oft geringer. Dennoch kann sie für Sondierungsuntersuchungen ausreichend sein. Sie sollten auch bedenken, dass die Genauigkeit einer Single-Item-Skala weitgehend von der Qualität und Spezifität der Formulierung abhängt.
Nachverfolgung von Änderungen
Multi-Item-Skalen
Skalen mit mehreren Elementen sind besser geeignet, um Veränderungen (z. B. im Zeitverlauf) zu erfassen. Die Mehrdimensionalität ist ein Vorteil, wenn es darum geht, verschiedene Arten von Variationen zu erkennen. Wenn Sie beurteilen möchten, wie sich eine Wahrnehmung entwickelt, versuchen Sie, das entsprechende Konstrukt mit einer Skala mit mehreren Elementen zu messen.
Single-Item-Skalen
Die Fähigkeit einer Single-Item-Skala, Veränderungen zu erfassen, muss verbessert werden. Daher ist es am besten, wenn Sie sie in diesem speziellen Fall nicht verwenden.
Stichproben aus der Bevölkerung
Multi-Item-Skalen
Ich habe bereits über Stichprobenstrategien gesprochen. Ihre Wahl der Skala hängt auch davon ab. Skalen mit mehreren Elementen sind besonders effektiv, wenn Sie eine vielfältige Population befragen müssen (z.B. eine Zufallsstichprobe).
Single-Item-Skalen
Die Einfachheit von Single-Item-Skalen schränkt ihre Verwendung ein, aber sie können in einfachen Fällen, z. B. wenn die Population homogen ist, gute Instrumente sein.
Größe der verfügbaren Stichproben
 Multi-Item-Skalen
Wenn Ihre Stichprobengröße groß genug ist, können Sie mit einer Skala mit mehreren Elementen die Zuverlässigkeit und die Faktorenstruktur der Analyse bestätigen.
Single-Item-Skalen
Skalen mit nur einem Element sind vorzuziehen, wenn Ihre Stichprobengröße begrenzt ist. Wie in anderen Abschnitten erwähnt, kann dies bei explorativen Forschungsaktivitäten der Fall sein.
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