Com que fiabilidade a minha escala mede? (alfa de Cronbach, ómega de McDonald)

Em resumo

Pretende-se combinar pelo menos duas perguntas numa escala e verificar se são respondidas de forma consistente (consistência interna). As perguntas têm de ser números com o mesmo sentido; as perguntas formuladas ao contrário são invertidas na codificação (o Statable assinala correlações item-total negativas e cria a nova coluna). Regra prática: pelo menos 5 pessoas por pergunta, idealmente 10.

Ler o alfa

O α de Cronbach situa-se em geral entre 0 e 1; a partir de ,70 conta como aceitável, a partir de ,80 como bom, com um intervalo a 95%. «Alfa (caso o item seja eliminado)» mostra se uma pergunta individual piora a escala; a correlação item-total deve ser positiva e, de preferência, superior a ,30. O alfa mede a consistência interna. Não mostra se as perguntas medem um mesmo traço (unidimensionalidade) - isso verifica-o uma análise fatorial - nem se a escala mede aquilo que se pretende (validade).

Ómega de McDonald

Ao lado do alfa aparece uma linha «Ómega de McDonald» (a partir de três perguntas). O ómega usa a força estimada com que cada pergunta contribui para a escala; o alfa pressupõe contribuições iguais. Aplicam-se as mesmas regras práticas. Se o ómega for claramente superior ao alfa, as perguntas contribuem de forma desigual. Para isso, o Statable carrega o R uma única vez, na primeira vez (cerca de 30 MB); depois demora cerca de um segundo e acontece sozinho. O ómega pressupõe um único construto comum; se as perguntas medirem vários, ajuda a análise fatorial.

α de Cronbach = ,82, IC a 95% [,76; ,87] (4 itens, n = 118); ω de McDonald = ,84, IC a 95% [,79; ,88]

Para especialistas

ω total a partir de um modelo de um fator (lavaan, ML): ω = (Σλ)² / ((Σλ)² + Σθ), como no JASP. O jamovi usa psych::omega com um fator e não mostra intervalo. O intervalo é, por defeito, o método delta; opcionalmente, um bootstrap percentílico (1000 reamostragens, semente fixa, como no JASP), que demora muito mais no navegador. Valores omissos: pessoas excluídas, ou FIML. O ωh (hierárquico) vem de psych::omega com 2 a 4 fatores de grupo e está disponível a partir de seis perguntas. Uma variância residual negativa ou uma carga acima de 1 (caso de Heywood) é assinalada. Verificado com o R: HolzingerSwineford1939 e psych::bfi.

Mais cartões por baixo do resultado

• Modelo de Rasch (tarefas certo/errado): dificuldade de cada tarefa, ajuste (infit e outfit entre 0,7 e 1,3), mapa de Wright.
• Modelo 2PL: além disso uma discriminação por tarefa e as curvas características; faz sentido a partir de cerca de 500 pessoas.
• Modelo de resposta graduada (respostas de 1 a 5): discriminação e limiares por pergunta, curvas de resposta.
• Tarefas justas (DIF): grupos de igual capacidade têm hipóteses diferentes numa tarefa? Tarefas chamativas são só um motivo para olhar o conteúdo.
• Mapa das perguntas: perguntas com forte relação ficam próximas; mostra grupos de perguntas já antes de uma análise fatorial.

Exemplos típicos

• Oito perguntas sobre ansiedade perante os testes, uma formulada ao contrário («Vou confiante para os exames»): inverter primeiro, depois alfa de Cronbach.
• Um questionário com 20 perguntas sobre motivação: alfa para cada subescala.