noesisnoesis
Cum funcționează măsurarea

Ce este alfa Cronbach și ce nu este

Cea mai raportată statistică în testarea psihologică, și cea mai greșit interpretată. Alpha nu îți spune că o scală este unidimensională, iar o valoare ridicată este adesea un simptom, nu o virtute.

Alpha a lui Cronbach este un coeficient de consistență internă: gradul în care itemii unei scale corelează între ei. Publicat în 1951, este cel mai raportat indicator psihometric, iar omniprezența lui i-a depășit utilitatea.

Alpha variază între 0 și 1 și este determinat de doi factori: corelația medie dintre itemi și numărul de itemi. Această a doua dependență este sursa majorității neînțelegerilor.

Ce nu înseamnă o valoare mare a alpha

Nu înseamnă că scala măsoară un singur lucru. Aceasta este cea mai frecventă eroare. Alpha poate fi mare pentru o scală cu doi sau trei factori distincți, atât timp cât itemii corelează suficient în ansamblu. Unidimensionalitatea trebuie stabilită prin analiză factorială; alpha nu o poate stabili și nici nu a fost creat pentru asta.

Nu înseamnă că scala este validă. Alpha nu spune nimic despre ce măsoară itemii. Douăzeci de întrebări despre mărimea la pantofi ar avea o consistență internă excelentă și o validitate zero ca măsură a oricărui aspect psihologic.

Nu înseamnă că scala este bună. Deoarece alpha crește odată cu numărul de itemi, o scală lungă cu itemi mediocri va obține un scor mai mare decât o scală scurtă cu itemi excelenți. O scală cu patruzeci de itemi și o corelație medie inter-item de 0,2 depășește 0,90.

O valoare foarte mare a alpha este adesea un semnal de alarmă. Peste aproximativ 0,95, itemii sunt de obicei aproape parafraze unii ai altora. Acest lucru aduce consistență cu prețul acoperirii construitului: scala măsoară o fațetă îngustă foarte precis și ratează restul construitului. Acest fenomen se numește paradoxul atenuării și explică de ce mai multă consistență nu este întotdeauna mai bună.

Ce presupune

Alpha este o limită inferioară a fidelității în condițiile unei presupuneri specifice, tau-echivalența, adică fiecare item contribuie în mod egal la trăsătura de bază. Scalele reale aproape că nu îndeplinesc niciodată această condiție. Itemii diferă în intensitatea cu care încarcă factorul, iar atunci când se întâmplă acest lucru, alpha subestimează fidelitatea.

Omega lui McDonald renunță la presupunerea contribuției egale și estimează fidelitatea pornind de la încărcăturile factoriale reale. Metodologii au recomandat-o în locul lui alpha de două decenii. Practica de raportare a fost lentă în a urma această recomandare, în mare parte pentru că alpha este o singură linie în orice pachet statistic, iar omega nu este.

Cum se interpretează în practică

Convenții aproximative: 0,70 și peste este acceptabil pentru cercetarea care compară grupuri, 0,80 și peste pentru utilizarea aplicată, 0,90 și peste acolo unde un scor afectează o decizie individuală. Tratează acestea ca repere orientative, nu ca praguri stricte: nivelul necesar depinde de miza deciziei pe care o fundamentează scorul.

Cifrele mai informative se găsesc de obicei în altă parte, în aceeași lucrare. Corelația medie inter-item (0,15 până la 0,50 este un interval sănătos) îți spune dacă o valoare mare a alpha provine din calitatea itemilor sau din numărul lor. Numărul de itemi îți spune același lucru, dar din direcția opusă. Fidelitatea test-retest îți spune ceva ce alpha nu poate spune din punct de vedere structural: dacă scorul este stabil în timp la aceeași persoană.

O scală care raportează doar alpha a raportat cea mai ușor de obținut dintre cifrele de fidelitate și cea mai puțin exigentă de îndeplinit.

Testează-te

A citi despre măsurare este un lucru. A-ți vedea propriul scor raportat împreună cu sursa lui, eșantionul de normare și limitele sale este altceva. Gratuit, fără înregistrare.

Continuă lectura