Що таке Альфа Кронбаха і як вона визначається?

Марко Антоніо Вільянуева Бустаманте
Кандидат психологічних наук

Альфа Кронбаха є найбільш широко використовуваним коефіцієнтом для оцінки внутрішньої узгодженості вимірювальної шкали.

Одним із фундаментальних елементів при побудові та використанні шкали є надійність, це визначається як стабільність представлений вимірювальним приладом, коли він використовується багаторазово за наявності умов Схожі. Іншими словами, надійність вказує на те, наскільки точним є інструмент вимірювання, оцінюючи цікаву конструкцію більше одного разу. Для оцінки надійності можна використовувати кілька методів, наприклад тест-ретест коефіцієнт що встановлює кореляцію між відгуком вимірювального приладу, який застосовується у двох різних випадках; коефіцієнт паралельності форм, розраховується шляхом застосування інструменту, який має дві різні версії; нарешті, коефіцієнт внутрішньої узгодженості який не вимагає більше одного вимірювання, цей коефіцієнт можна розрахувати різними методами, але альфа Кронбаха є найпоширенішим.

Альфа Кронбаха запропонована Лі Дж. Кронбах у 1951 році, як захід проти обмеження коефіцієнтів KR-20 і KR-21, розроблених Кудером і Річардсона, які можна застосовувати лише до шкал, які мають варіанти відповідей дихотомічний

Для розрахунку альфа Кронбаха (α) використовується наступна формула:

Де k – кількість тестових завдань; С_Йо² є дисперсія елементів і С_сума² – загальна дисперсія шкали. Іншими словами, альфа виходить шляхом обчислення кореляції кожного елемента на шкалі з кожним іншим пунктом, тоді це середні ці кореляції, і результатом буде значення альфа, варто зазначити, що ці кореляції оцінюються за допомогою коефіцієнта кореляції пірсон. Таким чином, надійність через альфа пов’язана з довжиною шкали та рівнем коваріації (кореляції) між її елементами. Значення альфа Кронбаха може бути від 0 до 1, чим ближче до 1, тим кращий індекс внутрішньої узгодженості; у цьому сенсі мінімально прийнятне значення альфа становить 0,70, а значення більше 0,90 вказуватимуть на надмірність елементів.

Альфа Кронбаха стала найпоширенішим методом оцінки внутрішньої узгодженості шкали, завдяки своїй переваги перед іншими методами, а й тому, що більшість статистичних пакетів і програм можуть це оцінити варто. Однак використання альфа-версії Кронбаха не позбавлене критики, більшість з яких пов’язана з порушенням її припущень.

Припущення Альфи Кронбаха

1. Тау-еквівалентність, це стосується того факту, що всі пункти шкали вимірюють ту саму ознаку або той самий латентний фактор з однаковим ступенем точності.
2. Помилки не повинні бути корельованими, оскільки передбачається, що вони незалежні.
3. Одновимірність пунктів, тобто пункти шкали повинні вимірювати одну латентну ознаку.
4. Рівень вимірювання операційної змінної має бути безперервним.

Недотримання будь-якого з цих припущень може призвести до помилкової оцінки альфа-значень Кронбаха. Однак, враховуючи характер даних у соціальних науках і науках про здоров’я, четверте припущення зазвичай не відповідає; тобто дані мають тенденцію бути порядковими. Застосування альфа-коефіцієнта до порядкових даних, особливо якщо є менше 5 варіантів відповіді, може призвести до заниження значень. З цієї причини для Альфи Кронбаха з’явилися альтернативи.

Порядковий номер альфа

Оцінка внутрішньої узгодженості за допомогою порядкового номера альфа слідує тій же логіці, що й альфа Кронбаха, з Різниця полягає в тому, що замість кореляційної матриці Пірсона порядковий альфа використовує поліхорічну кореляційну матрицю або тетрахорійний. Так само, на відміну від альфа Кронбаха, який чутливий до асиметрії даних, порядковий альфа є неупередженою оцінкою.

Макдональдс Омега

Враховуючи порушення припущення про еквівалентність між елементами, омега Макдональда є методом оцінки внутрішньої узгодженості, який набирає актуальності. Серед переваг даного коефіцієнта те, що на відміну від альфи, омега працює з навантаженнями факторів кожного пункту і не залежить від кількості елементів на шкалі, як можна побачити на наступному формула.

де λ — коефіцієнт навантаження, а λ_i — стандартизований коефіцієнт навантаження. Подібно до альфа Кронбаха, значення омега між .70 і .90 представляють адекватні значення.

Незважаючи на переваги використання порядкових номерів McDonald's альфа та омега, його застосування в дослідженнях все ще мало. Це може бути тому, що більшість статистичних програм і пакетів ще не мають опції поважайте їх.