Itemanalyse
In diesem Beitrag
Was versteht man unter Itemanalyse?
Die Itemanalyse ist ein Verfahren der klassischen Testtheorie, mit dem die Qualität einzelner Fragen oder Aufgaben – sogenannter Items – eines Tests oder Fragebogens statistisch bewertet wird. Ziel ist es zu prüfen, ob jedes Item das zu messende Konstrukt zuverlässig und trennscharf erfasst.
Zu den zentralen Kennwerten der Itemanalyse gehören:
- Itemschwierigkeit (p): Der Anteil der Personen, die ein Item korrekt beantwortet haben (bei Leistungstests) bzw. dem Item zugestimmt haben (bei Einstellungsfragebögen). Sie wird berechnet als Verhältnis der erzielten zur maximal möglichen Punktzahl über alle Personen hinweg.
- Trennschärfe (rit): Die Korrelation zwischen der Antwort auf ein einzelnes Item und dem Gesamtscore des Tests, typischerweise als korrigierte Item-Skala-Korrelation berechnet (d. h. ohne das Item selbst im Gesamtscore).
- Itemvarianz: Wie stark die Antworten auf ein Item zwischen den Personen streuen – ein Item, das alle gleich beantworten, trägt wenig zur Messung bei.
Formel: Itemschwierigkeit
Formel: Trennschärfe (korrigierte Item-Skala-Korrelation)
Warum ist Itemanalyse für statistische Analysen wichtig?
Die Itemanalyse ist ein unverzichtbarer Schritt bei der Entwicklung und Überprüfung von Messinstrumenten – sei es ein psychologischer Fragebogen, ein Wissenstest oder eine Skala in einer empirischen Studie. Sie stellt sicher, dass nur solche Items im finalen Instrument verbleiben, die tatsächlich zur Messqualität beitragen.
Konkret hilft die Itemanalyse dabei:
- Schlechte Items zu identifizieren: Items mit sehr niedriger oder sehr hoher Schwierigkeit (z. B. p < 0,20 oder p > 0,80) sowie Items mit geringer Trennschärfe (rit < 0,30) werden häufig überarbeitet oder ausgeschlossen.
- Die Reliabilität zu verbessern: Durch den Ausschluss schwacher Items steigt in der Regel Cronbachs Alpha – ein Maß für die interne Konsistenz einer Skala.
- Die Konstruktvalidität zu stützen: Items, die gut zur Gesamtskala passen, liefern ein konsistentes Bild des gemessenen Konstrukts.
Praxisbeispiel zu Itemanalyse
Eine Psychologiestudentin entwickelt im Rahmen ihrer Masterarbeit einen Fragebogen zur Messung von Prokrastination mit 10 Items. Nach der Datenerhebung (n = 150) führt sie eine Itemanalyse durch. Die Ergebnisse für drei ausgewählte Items sehen wie folgt aus:
| Item | Itemschwierigkeit (p) | Trennschärfe (rit) | Bewertung |
|---|---|---|---|
| Item 2 | 0,54 | 0,61 | ✓ Gut – behalten |
| Item 5 | 0,91 | 0,12 | ✗ Zu leicht, kaum trennscharf – überarbeiten |
| Item 8 | 0,47 | 0,38 | ✓ Akzeptabel – behalten |
Item 5 fällt auf: Fast alle Befragten stimmen ihm zu (p = 0,91), und es korreliert kaum mit dem Gesamtscore (rit = 0,12). Die Formulierung lautet: „Manchmal schiebe ich Dinge auf.“ – eine Aussage, der nahezu jeder zustimmt und die damit nicht zwischen starken und schwachen Prokrastinierern unterscheidet. Die Studentin entscheidet sich, das Item zu überarbeiten oder durch ein trennschärferes zu ersetzen.
Nach dem Ausschluss von zwei problematischen Items steigt Cronbachs Alpha der Skala von 0,71 auf 0,79 – ein klarer Hinweis darauf, dass die Itemanalyse die Messqualität des Instruments verbessert hat.
