Что такое Альфа Кронбаха и как она определяется?

Марко Антонио Вильянуэва Бустаманте
кандидат психологических наук

Альфа Кронбаха является наиболее широко используемым коэффициентом для оценки внутренней согласованности шкалы измерений.

Одним из основных элементов при построении и использовании весов является надежность, определяемая как стабильность. представлен измерительным инструментом, когда он применяется несколько раз при наличии условий Похожий. Другими словами, надежность показывает, насколько точен инструмент измерения, оценивая интересующую конструкцию более чем один раз. Для оценки надежности можно использовать несколько методов, таких как тест-ретест коэффициент который устанавливает корреляцию между откликом измерительного прибора, который применяется в двух разных случаях; коэффициент параллельных форм, рассчитывается с применением инструмента, который имеет две разные версии; окончательно, коэффициент внутренней согласованности который не требует более одного измерения, этот коэффициент может быть рассчитан различными методами, но наиболее распространенным является Альфа Кронбаха.

Альфа Кронбаха предложена Ли Дж. Кронбахом в 1951 г., как мера против ограничения коэффициента КР-20 и КР-21, разработанного Кудером. и Ричардсона, которые можно применять только к шкалам с вариантами ответа. дихотомический

Для расчета альфа Кронбаха (α) используется следующая формула:

Где k — количество тестовых заданий; С_Эй² это дисперсия элементов и С_сумма² это общая дисперсия шкалы. Другими словами, альфа получается путем вычисления корреляции каждого пункта шкалы с каждым из других пунктов, затем усредните эти корреляции, и результатом будет значение альфа, стоит отметить, что эти корреляции оцениваются с помощью коэффициента корреляции Пирсон. Следовательно, надежность через альфа связана с длиной шкалы и уровнем ковариации (корреляции) между ее элементами. Значение альфа Кронбаха может быть от 0 до 1, чем ближе к 1, тем лучше индекс внутренней согласованности; в этом смысле минимально допустимое значение альфа равно 0,70, а значения выше 0,90 указывают на избыточность элементов.

Альфа Кронбаха стала наиболее широко используемым методом для оценки внутренней согласованности шкалы из-за ее преимуществ по сравнению с другими методами, но и потому, что большинство статистических пакетов и программ могут оценить этот ценность. Однако использование альфы Кронбаха не лишено критических замечаний, большинство из которых связано с нарушением ее предположений.

Предположения Альфы Кронбаха

1. Тау-эквивалентность означает, что все элементы шкалы измеряют одну и ту же черту или один и тот же скрытый фактор с одинаковой степенью точности.
2. Ошибки не должны быть коррелированы, так как предполагается, что они независимы.
3. Одномерность пунктов, то есть пункты шкалы должны измерять одну скрытую черту.
4. Уровень измерения операциональной переменной должен быть непрерывным.

Несоблюдение любого из этих предположений может привести к ошибочной оценке значений альфа Кронбаха. Однако, учитывая характер данных в социальных науках и науках о здоровье, обычно не выполняется четвертое предположение; то есть данные имеют тенденцию быть порядковыми. Применение коэффициента альфа к порядковым данным, особенно при наличии менее 5 вариантов ответов, может привести к занижению значений. По этой причине для Альфы Кронбаха появились альтернативы.

Порядковый альфа

Оценка внутренней согласованности с использованием порядкового альфа следует той же логике, что и альфа Кронбаха, с разница в том, что вместо корреляционной матрицы Пирсона порядковый номер альфа использует полихорическую корреляционную матрицу или тетрахорический. Точно так же, в отличие от альфа Кронбаха, которая чувствительна к асимметрии данных, порядковая альфа является объективной оценкой.

Макдональдс Омега

Учитывая нарушение предположения об эквивалентности между элементами, омега Макдональда представляет собой метод оценки внутренней согласованности, который приобретает все большее значение. Среди преимуществ этого коэффициента то, что в отличие от альфы, омега работает с нагрузками факторов каждого пункта и не зависит от количества пунктов на шкале, как видно из следующего формула.

где λ — коэффициент нагрузки, а λ_i — стандартизованный коэффициент нагрузки. Подобно альфе Кронбаха, значения омеги между 0,70 и 0,90 представляют адекватные значения.

Несмотря на преимущества использования порядковых номеров альфа и омега McDonald's, его применение в исследованиях по-прежнему ограничено. Это может быть связано с тем, что большинство статистических программ и пакетов еще не имеют возможности почитай их.