noesisnoesis
मापन कैसे काम करता है

क्रोनबाख का अल्फ़ा क्या है, और क्या नहीं है

मनोवैज्ञानिक परीक्षणों में सबसे अधिक बताई जाने वाली सांख्यिकीय संख्या, और सबसे अधिक गलत समझी जाने वाली भी। अल्फ़ा से यह पता नहीं चलता कि कोई पैमाना केवल एक आयाम मापता है, और उसका उच्च मान अक्सर गुण नहीं, बल्कि किसी समस्या का संकेत होता है।

क्रोनबाख का अल्फ़ा आंतरिक संगति का एक गुणांक है: किसी पैमाने के प्रश्न किस हद तक एक-दूसरे से सहसंबद्ध हैं। इसे 1951 में प्रकाशित किया गया था। यह मनोमिति में सबसे अधिक रिपोर्ट किया जाने वाला सांख्यिकीय माप है, लेकिन इसका व्यापक उपयोग इसकी उपयोगिता से आगे निकल गया है।

अल्फ़ा 0 से 1 के बीच होता है और दो बातों पर निर्भर करता है: प्रश्नों के बीच औसत सहसंबंध और प्रश्नों की संख्या। दूसरी बात को लेकर सबसे अधिक गलतफ़हमी होती है।

उच्च अल्फ़ा का क्या मतलब नहीं है

इसका मतलब यह नहीं है कि पैमाना केवल एक चीज़ मापता है। यह सबसे आम गलती है। दो या तीन अलग-अलग कारकों वाले पैमाने का अल्फ़ा भी उच्च हो सकता है, बशर्ते प्रश्न कुल मिलाकर पर्याप्त रूप से सहसंबद्ध हों। पैमाना केवल एक आयाम मापता है या नहीं, यह कारक विश्लेषण से स्थापित करना होता है; अल्फ़ा इसे स्थापित नहीं कर सकता और इसका उद्देश्य कभी यह था भी नहीं।

इसका मतलब यह नहीं है कि पैमाना वैध है। अल्फ़ा इस बारे में कुछ नहीं बताता कि प्रश्न क्या मापते हैं। जूते के नाप के बारे में बीस प्रश्नों की आंतरिक संगति उत्कृष्ट हो सकती है, लेकिन मनोवैज्ञानिक गुण के माप के रूप में उनकी वैधता शून्य होगी।

इसका मतलब यह नहीं है कि पैमाना अच्छा है। चूँकि प्रश्नों की संख्या बढ़ने पर अल्फ़ा बढ़ता है, औसत दर्जे के प्रश्नों वाला लंबा पैमाना उत्कृष्ट प्रश्नों वाले छोटे पैमाने से अधिक अल्फ़ा पा सकता है। चालीस प्रश्नों वाला पैमाना, जिसमें प्रश्नों के बीच औसत सहसंबंध 0.2 हो, 0.90 से ऊपर पहुँच जाता है।

बहुत उच्च अल्फ़ा अक्सर चेतावनी का संकेत होता है। लगभग 0.95 से ऊपर, प्रश्न आमतौर पर एक ही बात को लगभग दूसरे शब्दों में कहते हैं। इससे संगति तो मिलती है, लेकिन मापी जा रही संरचना के दायरे की कीमत पर: पैमाना एक संकीर्ण पहलू को बहुत सटीकता से मापता है और संरचना के बाकी हिस्से को छोड़ देता है। इसे क्षीणन विरोधाभास कहा जाता है। इसी कारण अधिक संगति हमेशा बेहतर नहीं होती।

यह किन मान्यताओं पर आधारित है

अल्फ़ा एक विशेष मान्यता के तहत विश्वसनीयता की निचली सीमा है: टाउ-समतुल्यता, यानी हर प्रश्न अंतर्निहित गुण को मापने में समान योगदान देता है। वास्तविक पैमाने लगभग कभी इस शर्त को पूरा नहीं करते। प्रश्न इस बात में अलग होते हैं कि कारक से उनका संबंध कितना प्रबल है। जब ऐसा होता है, तो अल्फ़ा विश्वसनीयता को वास्तविक स्तर से कम आँकता है।

मैकडॉनल्ड का ओमेगा समान योगदान की मान्यता नहीं रखता और प्रश्नों के वास्तविक कारक भार के आधार पर विश्वसनीयता का अनुमान लगाता है। पद्धति विशेषज्ञ दो दशकों से अल्फ़ा के बजाय इसकी सिफ़ारिश करते आ रहे हैं। रिपोर्ट करने की प्रथा इसे अपनाने में धीमी रही है, मुख्यतः इसलिए कि हर सांख्यिकी पैकेज में अल्फ़ा एक ही पंक्ति से मिल जाता है, जबकि ओमेगा नहीं।

व्यवहार में इसे कैसे समझें

मोटे तौर पर प्रचलित मानदंड ये हैं: समूहों की तुलना करने वाले शोध के लिए 0.70 या उससे अधिक स्वीकार्य है, व्यावहारिक उपयोग के लिए 0.80 या उससे अधिक, और जहाँ अंक किसी व्यक्ति से जुड़े निर्णय को प्रभावित करते हों, वहाँ 0.90 या उससे अधिक। इन्हें दिशा-सूचक मानें, निश्चित सीमाएँ नहीं। आवश्यक स्तर इस बात पर निर्भर करता है कि अंकों के आधार पर लिया जाने वाला निर्णय कितना महत्वपूर्ण है।

अधिक जानकारी देने वाले आँकड़े आमतौर पर उसी शोध-पत्र में कहीं और मिलते हैं। प्रश्नों के बीच औसत सहसंबंध (0.15 से 0.50 एक अच्छी सीमा है) बताता है कि उच्च अल्फ़ा प्रश्नों की गुणवत्ता से आया या उनकी संख्या से। प्रश्नों की संख्या दूसरी ओर से यही बात बताती है। दोबारा परीक्षण करने पर मिलने वाली विश्वसनीयता वह बात बताती है जो अल्फ़ा अपनी प्रकृति के कारण नहीं बता सकता: समय के साथ उसी व्यक्ति के अंक स्थिर रहते हैं या नहीं।

जो पैमाना केवल अल्फ़ा रिपोर्ट करता है, उसने विश्वसनीयता का वह आँकड़ा दिया है जिसे प्राप्त करना सबसे आसान है और जिसके मानदंड पर खरा उतरना भी सबसे आसान है।

इसे आज़माकर देखें

मापन के बारे में पढ़ना एक बात है। अपने अंक को उसके स्रोत, उसके मानक नमूने और उसकी सीमाओं के साथ देखना दूसरी बात है। देने में निःशुल्क, साइन अप की आवश्यकता नहीं।

पढ़ना जारी रखें