Колко надеждно измерва моята скала? (алфа на Кронбах, омега на Макдоналд)

Накратко

Поне два въпроса трябва да се обединят в скала и целта е да се провери дали отговорите на тях са съгласувани (вътрешна съгласуваност). Въпросите трябва да са числа с една и съща посока; въпросите с обърната формулировка се кодират обратно (Statable сочи отрицателните корелации на айтема с общия скор и създава новата колона). Емпирично правило: поне 5 души на въпрос, в идеалния случай 10.

Как се чете алфа

α на Кронбах обикновено лежи между 0 и 1; от ,70 се счита за приемлива, от ,80 за добра, с 95% интервал. „Алфа на Кронбах при изключване на айтема (Cronbach's alpha if item deleted)“ показва дали отделен въпрос влошава скалата; корелацията на айтема с общия скор трябва да е положителна и по възможност над ,30. Алфата измерва вътрешната консистентност. Тя не показва дали въпросите измерват една обща черта (едномерност) - това проверява факторният анализ - нито дали скалата измерва онова, което се има предвид (валидност).

Омега на Макдоналд

До алфата има ред „Омега на Макдоналд (McDonald's omega)“ (от три въпроса). Омега използва оценената сила, с която всеки въпрос допринася за скалата; алфа приема равен принос. Важат същите емпирични правила. Ако омега е ясно над алфа, въпросите допринасят неравномерно. За това Statable зарежда R еднократно първия път (около 30 MB), след това отнема около секунда и става от само себе си. Омега допуска един-единствен общ конструкт; ако въпросите измерват няколко, помага факторният анализ.

α на Кронбах = ,82, 95% ДИ [,76; ,87] (4 айтема, n = 118); ω на Макдоналд = ,84, 95% ДИ [,79; ,88]

За специалисти

ω общо от еднофакторен модел (lavaan, ML): ω = (Σλ)² / ((Σλ)² + Σθ), както в JASP. jamovi използва psych::omega с един фактор и не показва интервал. Интервалът е по метода на делта по подразбиране; по избор - перцентилен бутстрап (1000 тегления, фиксирано начално число, както в JASP), който отнема много повече време в браузъра. Липсващи стойности: хората се изключват или FIML. ωh (йерархична) идва от psych::omega с 2 до 4 групови фактора и е налична от шест въпроса нагоре. Отрицателна остатъчна дисперсия или натоварване над 1 (случай на Хейууд) се отчита. Проверено спрямо R: HolzingerSwineford1939 и psych::bfi.

Още карти под резултата

• Модел на Раш (задачи верен/грешен): трудност на всяка задача, напасване (infit и outfit между 0,7 и 1,3), карта на Райт.
• Модел 2PL: допълнително дискриминация за всяка задача и характеристичните криви; смислен от около 500 души.
• Модел на степенувания отговор (отговори от 1 до 5): дискриминация и прагове за всеки въпрос, криви на отговорите.
• Справедливи задачи (DIF): имат ли групи с еднаква способност различни шансове при една задача? Забележимите задачи са само повод да се погледне съдържанието.
• Карта на въпросите: въпроси със силна връзка лежат близо един до друг; показва групи въпроси още преди факторен анализ.

Типични примери

• Осем въпроса за тревожността пред изпити, един формулиран обратно („Влизам в изпити уверено“): първо обърнете, после алфа на Кронбах.
• Въпросник с 20 въпроса за мотивацията: алфа за всяка подскала.