Внутренняя согласованность
В статистике и исследованиях корреляции внутренняя согласованность обычно представляет собой меру, основанную на между различными элементами одного и того же теста (или одной и той же подшкалы более крупного теста). Он измеряет, дают ли несколько пунктов, которые предлагают измерить одну и ту же общую конструкцию, одинаковые оценки. Например, если респондент выразил согласие с утверждениями «Мне нравится кататься на велосипеде» и «Мне нравилось кататься на велосипеде в прошлом» и несогласие с утверждением «Я ненавижу велосипеды», это будет свидетельствовать о хорошей внутренней последовательности. теста.
Альфа Кронбаха
[ редактировать ]Внутреннюю согласованность обычно измеряют с помощью альфа Кронбаха — статистики, рассчитываемой на основе парных корреляций между элементами. Внутренняя согласованность находится в диапазоне от отрицательной бесконечности до единицы. Коэффициент альфа будет отрицательным, если вариабельность внутри субъекта выше, чем вариабельность между субъектами. [1]
Общепринятое эмпирическое правило для описания внутренней согласованности выглядит следующим образом: [2]
| Альфа Кронбаха | Внутренняя согласованность |
|---|---|
| 0,9 ≤ а | Отличный |
| 0,8 ≤ α < 0,9 | Хороший |
| 0,7 ≤ α < 0,8 | Приемлемый |
| 0,6 ≤ α < 0,7 | сомнительный |
| 0,5 ≤ α < 0,6 | Бедный |
| α < 0,5 | неприемлемо |
Очень высокая надежность (0,95 или выше) не обязательно желательна, поскольку это указывает на то, что элементы могут быть избыточными. [3] Цель разработки надежного инструмента состоит в том, чтобы оценки по схожим пунктам были связаны (внутренне согласованы), но при этом каждый из них также вносил некоторую уникальную информацию. Обратите внимание также, что альфа Кронбаха обязательно выше для тестов, измеряющих более узкие конструкции, и ниже, когда измеряются более общие, широкие конструкции. Это явление, наряду с рядом других причин, свидетельствует против использования объективных пороговых значений для показателей внутренней согласованности. [4] Альфа также является функцией количества элементов, поэтому более короткие шкалы часто будут иметь более низкие оценки надежности, но все же будут предпочтительнее во многих ситуациях, поскольку они несут меньшую нагрузку.
Альтернативный подход к внутренней согласованности состоит в том, что это степень, в которой все элементы теста измеряют одну и ту же скрытую переменную . Преимущество этой точки зрения перед идеей высокой средней корреляции между элементами теста – точкой зрения, лежащей в основе альфа Кронбаха – заключается в том, что на среднюю корреляцию элементов влияет асимметрия (в распределении корреляций элементов), как и на любое другое среднее значение. . Таким образом, хотя модальная корреляция элементов равна нулю, когда элементы теста измеряют несколько несвязанных латентных переменных, средняя корреляция элементов в таких случаях будет больше нуля. Таким образом, в то время как идеал измерения состоит в том, чтобы все элементы теста измеряли одну и ту же скрытую переменную, альфа, как было продемонстрировано много раз, достигает довольно высоких значений, даже когда набор заданий измеряет несколько несвязанных скрытых переменных. [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] Иерархический «коэффициент омега» может быть более подходящим показателем того, в какой степени все элементы теста измеряют одну и ту же скрытую переменную. [12] [13] Несколько различных показателей внутренней согласованности рассмотрены Ревеллом и Зинбаргом (2009). [14] [15]
См. также
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ Кнапп, TR (1991). Коэффициент альфа: концептуализации и аномалии. Исследования в области сестринского дела и здоровья, 14, 457–480.
- ^ Джордж Д. и Мэллери П. (2003). SPSS для Windows шаг за шагом: простое руководство иссылка. Обновление 11.0 (4-е изд.). Бостон: Аллин и Бэкон.
- ^ Стрейнер, Д.Л. (2003) Начиная с самого начала: введение в коэффициент альфа и внутреннюю согласованность, Журнал оценки личности, 80, 99-103.
- ^ Петерс, Г.-Дж. Y (2014)Альфа и омега надежности и достоверности шкалы: почему и как отказаться от альфа Кронбаха и путь к более полной оценке качества шкалы. Европейский психолог здоровья, 16 (2). URL: http://ehps.net/ehp/index.php/contents/article/download/ehp.v16.i2.p56/1
- ^ Кортина. Дж. М. (1993). Что такое коэффициент альфа? Рассмотрение теории и приложений. Журнал прикладной психологии, 78 , 98–104.
- ^ Кронбах, ЖЖ (1951). Коэффициент альфа и внутренняя структура тестов. Психометрика , 16(3), 297–334.
- ^ Грин, С.Б., Лиссиц, Р.В., и Мулайк, С.А. (1977). Ограничения коэффициента альфа как показателя одномерности теста. Образовательные и психологические измерения, 37 , 827–838.
- ^ Ревель, В. (1979). Иерархический кластерный анализ и внутренняя структура тестов. Многомерное поведенческое исследование, 14, 57–74.
- ^ Шмитт, Н. (1996). Использование и злоупотребление коэффициентом альфа. Психологическая оценка , 8, 350–353.
- ^ Зинбарг Р., Йовель И., Ревель В. и Макдональд Р. (2006). Оценка возможности обобщения для совокупности показателей, все из которых имеют общий атрибут: сравнение оценщиков для . Прикладные психологические измерения, 30, 121–144.
- ^ Триппи, Р. и Сеттл, Р. (1976). Непараметрический коэффициент внутренней согласованности. Многомерное поведенческое исследование, 4, 419–424. URL: http://www.sigma-research.com/misc/Nonparametric%20Coefficient%20of%20Internal%20Consistency.htm
- ^ Макдональд, Р.П. (1999). Теория испытаний: единое лечение. Психология Пресс. ISBN 0-8058-3075-8
- ^ Зинбарг Р., Ревель В., Йовель И. и Ли В. (2005). α Кронбаха, β Ревелля и ωH Макдональда: их отношения друг с другом и две альтернативные концепции надежности. Психометрика, 70, 123–133.
- ^ Ревелл, В., Зинбарг, Р. (2009) «Коэффициенты альфа, бета, омега и глб: комментарии к Сийтсме», Psychometrika , 74 (1), 145–154. [1]
- ^ Данн, Т.Дж., Багули, Т. и Брансден, В. (2013), От альфы к омеге: практическое решение широко распространенной проблемы оценки внутренней согласованности. Британский журнал психологии. дои: 10.1111/bjop.12046