Kas yra Kronbacho alfa ir kaip ji apibrėžiama?

Marco Antonio Villanueva Bustamante
Psichologijos mokslų daktaras

Cronbacho alfa yra plačiausiai naudojamas koeficientas matavimo skalės vidiniam nuoseklumui įvertinti.

Vienas iš pagrindinių elementų statant ir naudojant svarstykles yra patikimumas, tai apibrėžiama kaip stabilumas pateikiami matavimo priemone, kai ji naudojama kelis kartus esant sąlygoms Panašus. Kitaip tariant, patikimumas parodo, koks tikslus yra matavimo priemonė, įvertinus dominančią konstrukciją daugiau nei vieną kartą. Patikimumui įvertinti gali būti naudojami keli metodai, pvz testo-pakartotinio testo koeficientas kuriuo nustatoma koreliacija tarp matavimo priemonės reakcijos, kuri taikoma dviem skirtingais atvejais; lygiagrečių formų koeficientas, apskaičiuojamas taikant priemonę, kuri turi dvi skirtingas versijas; pagaliau, vidinio nuoseklumo koeficientas kuriam nereikia daugiau nei vieno matavimo, šis koeficientas gali būti skaičiuojamas įvairiais metodais, tačiau dažniausiai naudojama Kronbacho alfa.

Cronbacho alfa pasiūlė Lee J. Cronbachas 1951 m., kaip priemonę prieš Kuderio sukurtą KR-20 ir KR-21 koeficientų apribojimą. ir Richardson, kurios gali būti taikomos tik svarstyklėms, turinčioms atsako parinktis dvilypis

Kronbacho alfa (α) skaičiavimui naudojama ši formulė:

kur k yra bandomųjų elementų skaičius; S_Yo² yra elementų dispersija ir S_suma² yra bendra skalės dispersija. Kitaip tariant, alfa gaunama apskaičiuojant kiekvieno skalės elemento koreliaciją su kiekvienu kitu elementu, tada jis yra šių koreliacijų vidurkis ir rezultatas būtų alfa reikšmė, verta paminėti, kad šios koreliacijos įvertinamos koreliacijos koeficientu Pearsonas. Todėl patikimumas per alfa yra susijęs su skalės ilgiu ir kovariacijos (koreliacijos) tarp jos elementų lygiu. Kronbacho alfa reikšmė gali būti nuo 0 iki 1, kuo arčiau 1, tuo geresnis vidinio nuoseklumo indeksas; Šia prasme mažiausia priimtina alfa vertė yra 0,70, o didesnės nei 0,90 vertės reikštų elementų perteklių.

Cronbacho alfa tapo plačiausiai naudojamu metodu skalės vidiniam nuoseklumui įvertinti, nes pranašumus prieš kitus metodus, bet ir todėl, kad dauguma statistinių paketų ir programų gali tai įvertinti verta. Tačiau Cronbacho alfa naudojimas neapsieina be kritikų, kurių dauguma kyla dėl jos prielaidų pažeidimo.

Kronbacho alfa prielaidos

1. Tau lygiavertiškumas, tai reiškia, kad visi skalės elementai matuoja tą patį požymį arba tą patį latentinį faktorių su panašiu tikslumo laipsniu.
2. Klaidos neturi būti koreliuojamos, nes daroma prielaida, kad jos yra nepriklausomos.
3. Elementų vienmatiškumas, tai yra, skalės elementai turi matuoti vieną latentinį požymį.
4. Operatyvinio kintamojo matavimo lygis turi būti nuolatinis.

Nesilaikant bet kurios iš šių prielaidų, gali būti klaidingai apskaičiuotos Cronbach alfa vertės. Tačiau, atsižvelgiant į socialinių ir sveikatos mokslų duomenų pobūdį, įprasta nesilaikyti ketvirtosios prielaidos; tai yra, duomenys paprastai būna eiliniai. Taikant alfa koeficientą eiliniams duomenims, ypač kai yra mažiau nei 5 atsakymo parinktys, vertės gali būti neįvertintos. Dėl šios priežasties atsirado alternatyvų Cronbacho alfai.

Eilinė Alfa

Vidinio nuoseklumo įvertinimas naudojant eilės alfa raidę vadovaujasi ta pačia logika kaip ir Kronbacho alfa, su skirtumas, kad vietoj Pearsono koreliacijos matricos, eilės alfa naudoja polichorinę koreliacijos matricą arba tetrachorikas. Panašiai, skirtingai nei Cronbacho alfa, kuri yra jautri duomenų iškraipymui, eilės alfa yra nešališkas įvertinimas.

McDonald's Omega

Atsižvelgiant į elementų lygiavertiškumo prielaidos pažeidimą, „McDonald omega“ yra vidinio nuoseklumo įvertinimo metodas, kuris tampa vis aktualesnis. Tarp šio koeficiento privalumų yra tai, kad skirtingai nei alfa, omega veikia su apkrovomis kiekvieno elemento faktoriai ir nepriklauso nuo elementų skaičiaus skalėje, kaip matyti toliau formulę.

kur λ yra apkrovos koeficientas, o λ_i yra apkrovos koeficientas, standartizuotas. Panašiai kaip Cronbacho alfa, omega reikšmės tarp 0,70 ir 0,90 yra tinkamos vertės.

Nepaisant McDonald's eilės alfa ir omega naudojimo pranašumų, jos pritaikymas moksliniams tyrimams vis dar menkas, Taip gali būti todėl, kad dauguma statistikos programinės įrangos ir paketų dar neturi galimybės gerbti juos.