Cronbachs Alpha (α): was ist das und wie wird es in der Statistik verwendet

Psychometrie ist die Disziplin, die für die Messung und Quantifizierung psychologischer Variablen der menschlichen Psyche durch eine Reihe von Methoden, Techniken und Theorien verantwortlich ist. Zu dieser Disziplin gehört die Cronbachs Alpha (α), ein Koeffizient, der verwendet wird, um die Zuverlässigkeit einer Messskala oder eines Tests zu messen.

Zuverlässigkeit ist ein Konzept, das mehrere Definitionen hat, obwohl es allgemein als das Fehlen von Messfehlern in einem Test oder als die Genauigkeit seiner Messung definiert werden kann.

In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die wichtigsten Eigenschaften von Cronbachs Alpha sowie über seine Verwendungen und Anwendungen und wie es in der Statistik verwendet wird.

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Cronbachs Alpha: Eigenschaften

Cronbachs Alpha (dargestellt durch α) Es verdankt seinen Namen Lee Joseph Cronbach, der diesen Koeffizienten 1951 so benannte.

L. J. Cronbach war ein US-amerikanischer Psychologe, der durch seine Arbeit in der Psychometrie bekannt wurde. Die Ursprünge dieses Koeffizienten finden sich jedoch in den Werken von Hoyt und Guttman.

Dieser Koeffizient besteht aus der Mittelwert der Korrelationen zwischen den Variablen, die Teil der Skala sind, und kann auf zwei Arten berechnet werden: aus den Varianzen (Cronbachs Alpha) oder aus den Korrelationen der Items (standardisiertes Cronbachs Alpha).

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Arten von Zuverlässigkeit

Für die Zuverlässigkeit eines Messgeräts gibt es mehrere Definitionen oder „Subtypen“, und es gibt auch verschiedene Methoden, um sie zu bestimmen. Diese Zuverlässigkeitsuntertypen sind 3, und zusammenfassend sind dies seine Eigenschaften.

1. Interne Konsistenz

Es ist Verlässlichkeit als interne Konsistenz. Zur Berechnung wird Cronbachs Alpha verwendet, das die interne Konsistenz des Tests darstellt, d.h. der Grad, in dem alle Testitems miteinander kovariieren.

2. Gleichwertigkeit

Es impliziert, dass zwei Tests äquivalent oder "gleich" sind; Um diese Art von Zuverlässigkeit zu berechnen, wird eine Methode mit zwei Karten verwendet, die als parallele oder gleichwertige Formen bezeichnet wird, wobei zwei Tests werden gleichzeitig angewendet. Das heißt, der Originaltest (X) und der speziell als Äquivalent ausgelegte Test (X').

3. Stabilität

Zuverlässigkeit kann auch als Stabilität einer Maßnahme verstanden werden; um es zu berechnen, wird auch eine Methode mit zwei Anwendungen verwendet, in diesem Fall der Test-Retest. Es besteht aus der Anwendung des ursprünglichen Tests (X) und nach einem Typfehler, dem gleichen Test (X).

4. Andere

Ein weiterer „Subtyp“ der Reliabilität, der 2 und 3 einschließen würde, ist derjenige, der aus einem Test-Retest mit alternativen Formen berechnet wird; das heißt, der (X)-Test würde angewendet, eine Zeitspanne würde verstreichen und ein Test würde erneut durchgeführt (diesmal eine alternative Form des Tests, der X').

Berechnung des Zuverlässigkeitskoeffizienten

So haben wir gesehen, wie die Zuverlässigkeit eines Prüf- oder Messgeräts versucht, die Genauigkeit zu ermitteln, mit der es seine Messungen durchführt. Handelt von ein Konzept, das eng mit Messfehlern verbunden ist, denn je höher die Zuverlässigkeit, desto geringer der Messfehler.

Zuverlässigkeit ist bei allen Messgeräten ein Dauerthema. Seine Studie versucht herauszufinden, mit welcher Präzision er jedes Messgerät im Allgemeinen misst und im Besonderen testet. Je zuverlässiger ein Test ist, desto genauer misst er und desto weniger Messfehler werden gemacht.

Cronbachs Alpha ist eine Methode zur Berechnung des Zuverlässigkeitskoeffizienten, der identifiziert Zuverlässigkeit als interne Konsistenz. Es wird so genannt, weil es analysiert, inwieweit die mit den verschiedenen Items erhaltenen Teilmaße "Konsistent" miteinander und daher repräsentativ für das mögliche Universum von Elementen, die das messen könnten bauen.

Wann sollte man es verwenden?

Der Alpha-Koeffizient von Cronbach wird zur Berechnung der Reliabilität verwendet, außer in Fällen, in denen wir ein ausdrückliches Interesse daran haben, die Konsistenz zwischen zwei oder mehr Teilen eines Tests zu kennen (z. erste Hälfte und zweite Hälfte; Gerade und ungerade Items) oder wenn wir andere Zuverlässigkeits-„Subtypen“ kennen möchten (zum Beispiel basierend auf Zwei-Anwendungsmethoden wie Test-Retest).

Andererseits, für den Fall, dass wir mit dichotom bewerteten Artikeln arbeiten, werden die Kuder-Richardson-Formeln (KR –20 und KR -21) verwendet. Wenn die Items unterschiedliche Schwierigkeitsindizes haben, wird die Formel KR –20 verwendet. Bei gleichem Schwierigkeitsindex verwenden wir KR –21.

Dabei ist zu berücksichtigen, dass es in den wichtigsten Statistikprogrammen bereits Bewerbungsmöglichkeiten gibt Dieser Test wird automatisch durchgeführt, sodass Sie die mathematischen Details nicht kennen müssen App. Es ist jedoch nützlich, seine Logik zu kennen, um seine Grenzen bei der Interpretation der Ergebnisse zu berücksichtigen, die es liefert.

Interpretation

Cronbachs Alpha-Koeffizient reicht von 0 bis 1. Je näher es an 1 liegt, desto konsistenter sind die Elemente miteinander (und umgekehrt). Andererseits muss berücksichtigt werden, dass das Alpha (α) umso größer ist, je länger der Test ist.

Dieser Test allein dient natürlich nicht dazu, die Qualität der durchgeführten statistischen Analysen oder der Daten, mit denen sie bearbeitet wird, absolut zu kennen.

Bibliographische Referenzen:

• Barbero, M. I. (2010). Psychometrie (Theorie, Form und gelöste Probleme). Madrid: Sanz und Torres.
• Martinez, M. A. Hernández, M.J. Hernández, M. V. (2014). Psychometrie. Madrid: Allianz.
• Santisteban, C. (2009). Prinzipien der Psychometrie. Madrid: Synthese.