Cos'è l'alpha di Cronbach — e cosa non è
La statistica più riportata nei test psicologici, e la più fraintesa. L'alpha non indica che una scala è unidimensionale, e un valore elevato è spesso un sintomo anziché un pregio.
L'alpha di Cronbach è un coefficiente di consistenza interna: il grado in cui gli item di una scala correlano tra loro. Pubblicato nel 1951, è la statistica psicometrica più riportata in assoluto, e la sua ubiquità ha superato la sua utilità.
L'alpha va da 0 a 1 ed è determinato da due fattori: la correlazione media tra gli item e il numero di item. Questa seconda dipendenza è la fonte della maggior parte dei fraintendimenti.
Cosa non significa un alpha elevato
Non significa che la scala misura una cosa sola. Questo è l'errore più comune. L'alpha può essere elevato per una scala con due o tre fattori distinti, a condizione che gli item correlino abbastanza nel complesso. L'unidimensionalità deve essere stabilita tramite analisi fattoriale; l'alpha non può stabilirla e non è mai stato concepito per farlo.
Non significa che la scala sia valida. L'alpha non dice nulla su cosa misurano gli item. Venti domande sulla taglia delle scarpe avrebbero un'eccellente consistenza interna e validità zero come misura di qualsiasi costrutto psicologico.
Non significa che la scala sia buona. Poiché l'alpha aumenta con il numero di item, una scala lunga composta da item mediocri otterrà un punteggio superiore a una scala breve composta da item eccellenti. Una scala da quaranta item con una correlazione media inter-item di 0,2 supera 0,90.
Un alpha molto elevato è spesso un segnale d'allarme. Oltre circa 0,95, gli item sono di solito quasi parafrasi l'uno dell'altro. Ciò garantisce consistenza a scapito della copertura del costrutto: la scala misura un'unica sfaccettatura ristretta con grande precisione, mancando il resto del costrutto. Questo fenomeno è chiamato paradosso dell'attenuazione, ed è per questo che una maggiore consistenza non è monotonicamente migliore.
Le sue assunzioni
L'alpha è un limite inferiore dell'attendibilità sotto un'assunzione specifica — la tau-equivalenza, ovvero che ogni item contribuisce in egual misura al tratto sottostante. Le scale reali quasi mai soddisfano questa condizione. Gli item differiscono nella forza con cui saturano il fattore, e quando ciò accade, l'alpha sottostima l'attendibilità.
L'omega di McDonald abbandona l'assunzione di contributo uguale e stima l'attendibilità dalle saturazioni fattoriali effettive. I metodologi lo raccomandano al posto dell'alpha da due decenni. Le pratiche di reporting sono state lente ad adeguarsi, in gran parte perché l'alpha è disponibile con una sola riga in qualsiasi pacchetto statistico, mentre l'omega non lo è.
Come interpretarlo nella pratica
Convenzioni approssimative: 0,70 e oltre è accettabile per la ricerca che confronta gruppi, 0,80 e oltre per l'uso applicato, 0,90 e oltre quando un punteggio influenza una decisione individuale. Consideratele come orientamenti, non come soglie — il livello richiesto dipende dall'importanza della decisione che il punteggio informa.
I dati più informativi si trovano di solito altrove nello stesso articolo. La correlazione media inter-item (da 0,15 a 0,50 è un intervallo sano) indica se un alpha elevato deriva dalla qualità o dalla quantità degli item. Il numero di item dice la stessa cosa dalla direzione opposta. L'attendibilità test-retest comunica qualcosa che l'alpha strutturalmente non può: se il punteggio è stabile nella stessa persona nel tempo.
Una scala che riporta solo l'alpha ha riportato la più semplice delle misure di attendibilità da ottenere, e la meno esigente da superare.
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