noesisnoesis
Hur mätning fungerar

Vad är Cronbachs alfa, och vad det inte är

Den mest rapporterade statistiken inom psykologisk testning, och den mest missförstådda. Alfa säger inte att en skala är endimensionell, och ett högt värde är ofta ett symptom snarare än en dygd.

Cronbachs alfa är ett mått på intern konsistens: i vilken grad de items som ingår i en skala korrelerar med varandra. Måttet publicerades 1951 och är den mest rapporterade psykometriska statistiken av alla, och dess spridning har gått om dess användbarhet.

Alfa löper från 0 till 1 och drivs av två saker: den genomsnittliga korrelationen mellan items och antalet items. Det andra beroendet är källan till de flesta missförstånden.

Vad ett högt alfa inte betyder

Det betyder inte att skalan mäter en enda sak. Detta är det vanligaste misstaget. Alfa kan vara högt för en skala med två eller tre distinkta faktorer, förutsatt att items korrelerar tillräckligt mycket totalt sett. Endimensionalitet måste fastställas genom faktoranalys; alfa kan inte fastställa det och var aldrig avsett att göra det.

Det betyder inte att skalan är valid. Alfa säger ingenting om vad items faktiskt mäter. Tjugo frågor om skostorlek skulle ha utmärkt intern konsistens och noll validitet som mått på något psykologiskt.

Det betyder inte att skalan är bra. Eftersom alfa ökar med antalet items kommer en lång skala med medelmåttiga items att få högre poäng än en kort skala med utmärkta items. En skala med fyrtio items och en genomsnittlig interitem-korrelation på 0.2 hamnar över 0.90.

Ett mycket högt alfa är ofta en varningssignal. Över ungefär 0.95 är items vanligtvis nära nog omskrivningar av varandra. Det köper konsistens till priset av konstruktäckning: skalan mäter en smal aspekt mycket precist men missar resten av konstruktet. Detta kallas attenueringsparadoxen, och det är därför mer konsistens inte alltid är bättre.

Vad alfa förutsätter

Alfa är en undre gräns för reliabilitet under ett specifikt antagande, tau-ekvivalens, vilket innebär att varje item bidrar lika mycket till det underliggande draget. Verkliga skalor uppfyller nästan aldrig detta. Items skiljer sig i hur starkt de laddar på faktorn, och när så är fallet underskattar alfa reliabiliteten.

McDonalds omega släpper antagandet om lika bidrag och skattar reliabiliteten utifrån de faktiska faktorladdningarna. Metodologer har rekommenderat det framför alfa i två decennier. Rapporteringspraxis har varit långsam att följa efter, till stor del för att alfa är en enda rad i alla statistikpaket, medan omega inte är det.

Att tolka alfa i praktiken

Ungefärliga tumregler: 0.70 och uppåt är acceptabelt för forskning som jämför grupper, 0.80 och uppåt för tillämpad användning, 0.90 och uppåt när poängen påverkar ett beslut om en enskild individ. Se dessa som vägledning, inte gränsvärden; den nivå som krävs beror på vilka konsekvenser det beslut som poängen informerar har.

De mer informativa siffrorna finns oftast någon annanstans i samma artikel. Den genomsnittliga interitem-korrelationen (0.15 till 0.50 är ett sunt intervall) visar om ett högt alfa beror på itemkvalitet eller itemantal. Antalet items visar samma sak från motsatt håll. Test-retest-reliabilitet visar något som alfa strukturellt inte kan: om poängen är stabil hos samma person över tid.

En skala som bara rapporterar alfa har rapporterat den enklaste reliabilitetssiffran att ta fram, och den som är minst krävande att klara.

Sätt det på prov

Att läsa om mätning är en sak. Att se ditt eget poäng rapporterat med källa, normgrupp och begränsningar är en annan. Gratis att göra, ingen registrering krävs.

Fortsätt läsa