Cât de fiabil măsoară scala mea? (alfa Cronbach, omega McDonald)

Pe scurt

Cel puțin două întrebări trebuie combinate într-o scală, iar scopul este să se verifice dacă sunt răspunse consecvent (consistență internă). Întrebările trebuie să fie numere cu aceeași direcție; întrebările formulate invers sunt recodate invers (Statable semnalează corelațiile item-total negative și creează coloana nouă). Regulă empirică: cel puțin 5 persoane pe întrebare, ideal 10.

Cum se citește alfa

α Cronbach se află de obicei între 0 și 1; de la ,70 este considerat acceptabil, de la ,80 bun, cu interval de 95%. „Alfa dacă itemul este eliminat” arată dacă o singură întrebare înrăutățește scala; corelația item-total ar trebui să fie pozitivă și, de preferat, peste ,30. Alfa măsoară consistența internă. Ea nu arată dacă întrebările măsoară o trăsătură comună (unidimensionalitate) - aceasta o verifică analiza factorială - și nici dacă scala măsoară ceea ce se intenționează (validitate).

Omega McDonald

Lângă alfa există o linie „Omega McDonald” (de la trei întrebări). Omega folosește intensitatea estimată cu care fiecare întrebare contribuie la scală; alfa presupune contribuții egale. Se aplică aceleași reguli empirice. Dacă omega este clar mai mare decât alfa, întrebările contribuie inegal. Pentru aceasta, Statable încarcă R o dată, prima oară (circa 30 MB), apoi durează aproximativ o secundă și se întâmplă automat. Omega presupune un singur construct comun; dacă întrebările măsoară mai multe, ajută analiza factorială.

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

Pentru specialiști

ω total dintr-un model cu un factor (lavaan, ML): ω = (Σλ)² / ((Σλ)² + Σθ), ca în JASP. jamovi folosește psych::omega cu un factor și nu afișează interval. Intervalul este metoda delta, implicit; opțional un bootstrap percentilic (1000 de extrageri, sămânță fixă, ca în JASP), care durează mult mai mult în browser. Valori lipsă: persoane excluse sau FIML. ωh (ierarhic) provine din psych::omega cu 2 până la 4 factori de grup și este disponibil de la șase întrebări. O varianță reziduală negativă sau o încărcare peste 1 (caz Heywood) este raportată. Verificat cu R: HolzingerSwineford1939 și psych::bfi.

Mai multe carduri sub rezultat

• Modelul Rasch (sarcini corect/greșit): dificultatea fiecărei sarcini, potrivire (infit și outfit între 0,7 și 1,3), harta Wright.
• Modelul 2PL: în plus o discriminare pe sarcină și curbele caracteristice; are sens de la aproximativ 500 de persoane.
• Modelul de răspuns gradat (răspunsuri de la 1 la 5): discriminare și praguri pe întrebare, curbe de răspuns.
• Sarcini echitabile (DIF): au grupuri de aceeași capacitate șanse diferite la o sarcină? Sarcinile remarcabile sunt doar un motiv de a privi conținutul.
• Harta întrebărilor: întrebările cu legătură puternică se află aproape una de alta; arată grupuri de întrebări chiar înainte de o analiză factorială.

Exemple tipice

• Opt întrebări despre anxietatea de examen, una formulată invers („Intru la examene cu încredere”): mai întâi recodare inversă, apoi alfa Cronbach.
• Un chestionar cu 20 de întrebări despre motivație: alfa pentru fiecare subscală.