क्रोनबैक का अल्फा क्या है और इसे कैसे परिभाषित किया जाता है?

मार्को एंटोनियो विलानुएवा बस्टामांटे
मनोविज्ञान में पीएचडी

माप पैमाने की आंतरिक स्थिरता का अनुमान लगाने के लिए क्रोनबैक का अल्फा सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला गुणांक है।

पैमाने का निर्माण और उपयोग करते समय मूलभूत तत्वों में से एक विश्वसनीयता है, इसे स्थिरता के रूप में परिभाषित किया गया है एक मापने के उपकरण द्वारा प्रस्तुत किया जाता है, जब इसे कई अवसरों पर लागू किया जाता है जबकि शर्तें मौजूद होती हैं समान। दूसरे शब्दों में, विश्वसनीयता इंगित करती है कि एक से अधिक अवसरों पर रुचि के निर्माण का मूल्यांकन करके माप उपकरण कितना सही है। विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए, कई तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है, जैसे कि टेस्ट-रीटेस्ट गुणांक जो दो अलग-अलग मौकों पर लगाए गए मापने वाले उपकरण की प्रतिक्रिया के बीच संबंध स्थापित करता है; समानांतर रूपों का गुणांक, की गणना एक ऐसे उपकरण को लागू करके की जाती है जिसके दो अलग-अलग संस्करण हैं; आखिरकार, आंतरिक स्थिरता का गुणांक जिसके लिए एक से अधिक माप की आवश्यकता नहीं होती है, इस गुणांक की गणना विभिन्न तरीकों से की जा सकती है, लेकिन क्रोनबैक का अल्फा सबसे आम है।

क्रोनबैक का अल्फा ली जे द्वारा प्रस्तावित किया गया है। 1951 में क्रोनबैक, कुदर द्वारा विकसित KR-20 और KR-21 गुणांक की सीमा के खिलाफ एक उपाय के रूप में और रिचर्डसन, जो केवल उन पैमानों पर लागू किया जा सकता है जिनके पास प्रतिक्रिया विकल्प हैं दिचोतोमोउस

क्रोनबैक के अल्फा (α) की गणना करने के लिए, निम्न सूत्र का उपयोग किया जाता है:

जहाँ k परीक्षण मदों की संख्या है; एस_यो² वस्तुओं का विचरण है और एस_जोड़² पैमाने का कुल विचरण है। दूसरे शब्दों में, प्रत्येक आइटम के पैमाने पर प्रत्येक अन्य आइटम के साथ सहसंबंध की गणना करके अल्फा प्राप्त किया जाता है, तो यह है इन सहसंबंधों को औसत करें और परिणाम अल्फा का मान होगा, यह उल्लेखनीय है कि इन सहसंबंधों का अनुमान सहसंबंध गुणांक के माध्यम से लगाया जाता है पीयरसन। इसलिए, अल्फा के माध्यम से विश्वसनीयता पैमाने की लंबाई और उसके मदों के बीच सहप्रसरण (सहसंबंध) के स्तर से संबंधित है। क्रोनबैक का अल्फा मान 0 और 1 के बीच हो सकता है, 1 के करीब बेहतर आंतरिक स्थिरता सूचकांक का प्रतिनिधित्व करता है; इस अर्थ में, अल्फ़ा का न्यूनतम स्वीकार्य मान .70 है और .90 से अधिक का मान आइटम में अतिरेक का संकेत देगा।

क्रॉनबैक का अल्फ़ा किसी पैमाने की आंतरिक स्थिरता का अनुमान लगाने के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली विधि बन गई है अन्य विधियों की तुलना में लाभ, बल्कि इसलिए भी क्योंकि अधिकांश सांख्यिकीय पैकेज और कार्यक्रम इसका अनुमान लगा सकते हैं कीमत। हालांकि, क्रोनबैक के अल्फ़ा का उपयोग इसके आलोचकों के बिना नहीं है, जिनमें से अधिकांश इसकी मान्यताओं के उल्लंघन से उपजे हैं।

क्रोनबैक के अल्फ़ा की मान्यताएँ

1. ताऊ तुल्यता, यह इस तथ्य को संदर्भित करता है कि एक पैमाने के सभी आइटम समान गुण या समान अव्यक्त कारक को समान सटीकता के साथ मापते हैं।
2. त्रुटियों को सहसंबद्ध नहीं होना चाहिए, क्योंकि यह माना जाता है कि वे स्वतंत्र हैं।
3. वस्तुओं की एकरूपता, यानी, पैमाने की वस्तुओं को एक गुप्त विशेषता को मापना चाहिए।
4. परिचालित चर का माप स्तर निरंतर होना चाहिए।

इनमें से किसी भी धारणा का पालन करने में विफलता क्रोनबैक के अल्फा मूल्यों में गलत अनुमान लगा सकती है। हालाँकि, सामाजिक और स्वास्थ्य विज्ञान में डेटा की प्रकृति को देखते हुए, चौथी धारणा को पूरा नहीं करना आम बात है; अर्थात्, डेटा क्रमसूचक होते हैं। क्रमिक डेटा के लिए अल्फा गुणांक को लागू करना, विशेष रूप से जब 5 से कम प्रतिक्रिया विकल्प होते हैं, तो मूल्यों को कम करके आंका जा सकता है। इस कारण से, क्रोनबैक के अल्फा के लिए विकल्प सामने आए हैं।

द ऑर्डिनल अल्फा

क्रमिक अल्फा का उपयोग करके आंतरिक स्थिरता का अनुमान क्रोनबैक के अल्फा के समान तर्क का अनुसरण करता है, जिसमें अंतर, कि पियर्सन सहसंबंध मैट्रिक्स का उपयोग करने के बजाय, क्रमिक अल्फा पॉलीकोरिक सहसंबंध मैट्रिक्स या का उपयोग करता है टेट्राकोरिक। इसी तरह, क्रोनबैक के अल्फा के विपरीत जो डेटा तिरछापन के प्रति संवेदनशील है, क्रमिक अल्फा एक निष्पक्ष अनुमान है।

मैकडॉनल्ड्स ओमेगा

वस्तुओं के बीच समानता की धारणा के उल्लंघन को देखते हुए, मैकडॉनल्ड्स ओमेगा आंतरिक स्थिरता का अनुमान लगाने की एक विधि है जो प्रासंगिकता प्राप्त कर रही है। इस गुणांक के फायदों में यह है कि अल्फा के विपरीत, ओमेगा भार के साथ काम करता है प्रत्येक आइटम के कारक और पैमाने पर वस्तुओं की संख्या पर निर्भर नहीं होते हैं, जैसा कि निम्नलिखित में देखा जा सकता है सूत्र।

जहां λ लोडिंग कारक है और λ_i लोडिंग कारक है, मानकीकृत है। क्रोनबैक के अल्फा के समान, .70 और .90 के बीच ओमेगा मान पर्याप्त मूल्यों का प्रतिनिधित्व करते हैं।

मैकडॉनल्ड्स के क्रमिक अल्फ़ा और ओमेगा के उपयोग द्वारा प्रस्तुत लाभों के बावजूद, अनुसंधान में इसका अनुप्रयोग अभी भी दुर्लभ है, ऐसा इसलिए हो सकता है क्योंकि अधिकांश सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर और पैकेजों में अभी तक कोई विकल्प नहीं है उनका सम्मान करो।