Cronbachin alfa (α): mikä se on ja miten sitä käytetään tilastoissa

Psykometria on tieteenala, joka on vastuussa ihmisen psyyken psykologisten muuttujien mittaamisesta ja kvantifioinnista menetelmien, tekniikoiden ja teorioiden avulla. Tähän kurinalaisuuteen kuuluu Cronbachin alfa (α), kerroin, jota käytetään mitta-asteikon tai testin luotettavuuden mittaamiseen.

Luotettavuus on käsite, jolla on useita määritelmiä, vaikka se voidaan yleisesti määritellä mittausvirheiden puuttumiseksi testissä tai sen mittauksen tarkkuudella.

Tässä artikkelissa aiomme oppia Cronbachin Alphan tärkeimmistä ominaisuuksista, sen käytöstä ja sovelluksista sekä siitä, miten sitä käytetään tilastoissa.

• Aiheeseen liittyvä artikkeli: "Chi-neliötesti (χ²): mikä se on ja miten sitä käytetään tilastoissa"

Cronbachin alfa: ominaisuudet

Cronbachin alfa (edustaa α) Se on nimensä velkaa Lee Joseph Cronbachille, joka nimesi tämän kertoimen näin vuonna 1951.

L.J. Cronbach oli amerikkalainen psykologi, joka tuli tunnetuksi työstään psykometriassa. Tämän kertoimen alkuperä löytyy kuitenkin Hoytin ja Guttmanin teoksista.

Tämä kerroin koostuu asteikkoon kuuluvien muuttujien välisten korrelaatioiden keskiarvo, ja se voidaan laskea kahdella tavalla: variansseista (Cronbachin Alpha) tai kohteiden korrelaatioista (standardoitu Cronbachin Alpha).

• Saatat olla kiinnostunut: "Psykologia ja tilastot: todennäköisyyksien merkitys käyttäytymistieteessä"

Luotettavuuden tyypit

Mittauslaitteen luotettavuudella on useita määritelmiä tai "alatyyppejä", ja niiden määrittämiseksi on olemassa myös erilaisia ​​menetelmiä. Nämä luotettavuuden alatyypit ovat 3, ja yhteenvetona, nämä ovat sen ominaisuuksia.

1. Sisäinen johdonmukaisuus

Se on luotettavuus sisäisenä johdonmukaisuutena. Sen laskemiseen käytetään Cronbachin alfaa, joka edustaa testin sisäistä johdonmukaisuutta, toisin sanoen missä määrin kaikki testituotteet ovat keskenään toisistaan.

2. Vastaavuus

Se tarkoittaa, että kaksi testiä ovat samanarvoiset tai "yhtä suuret"; Tämän tyyppisen luotettavuuden laskemiseksi käytetään kahden kartan menetelmää, jota kutsutaan rinnakkaisiksi tai vastaaviksi muodoiksi kaksi testiä suoritetaan samanaikaisesti. Eli alkuperäinen testi (X) ja testi, joka on erityisesti suunniteltu vastaavaksi (X ').

3. Vakaus

Luotettavuus voidaan ymmärtää myös mitan vakautena; sen laskemiseksi käytetään myös kahden sovelluksen menetelmää, tässä tapauksessa testitesti. Se koostuu alkuperäisen testin (X) soveltamisesta ja tyypin raukeamisen jälkeen saman testin (X) suorittamisesta.

4. Muut

Toinen luotettavuuden ”alatyyppi”, johon sisältyisi 2 ja 3, on se, joka lasketaan testikokeesta vaihtoehtoisilla muodoilla; toisin sanoen (X) -testiä sovellettaisiin, ajanjakso kului ja testiä sovellettaisiin uudelleen (tällä kertaa testin vaihtoehtoinen muoto, X ').

Luotettavuuskertoimen laskeminen

Siksi olemme nähneet, kuinka testi- tai mittauslaitteen luotettavuus yrittää määrittää tarkkuuden, jolla se suorittaa mittauksensa. On noin käsite, joka liittyy läheisesti mittausvirheeseen, koska mitä suurempi luotettavuus, sitä vähemmän mittausvirhe.

Luotettavuus on vakio aihe kaikissa mittauslaitteissa. Hänen tutkimuksessaan yritetään selvittää tarkkuus, jolla hän mittaa mitä tahansa mittauslaitetta yleensä ja testaa erityisesti. Mitä luotettavampi testi on, sitä tarkemmin se mittaa ja siten vähemmän mittausvirheitä tehdään.

Cronbachin Alpha on menetelmä laskettaessa luotettavuuskerroin, joka tunnistaa luotettavuuden sisäisenä johdonmukaisuutena. Se on niin nimetty, koska se analysoi missä määrin eri tuotteilla saavutetut osittaiset mitat ovat "Johdonmukainen" keskenään ja edustaa siten mahdollista esineiden universumia, jotka voisivat mitata sitä rakentaa.

Milloin sitä käytetään?

Cronbachin alfa-kerrointa käytetään luotettavuuden laskemiseen, paitsi tapauksissa, joissa meillä on nimenomainen intressi tietää testin kahden tai useamman osan välinen johdonmukaisuus (esim. ensimmäinen ja toinen puoli; Parilliset ja parittomat kohteet) tai kun haluamme tietää muita luotettavuuden "alatyyppejä" (esimerkiksi kahden sovelluksen menetelmiin, kuten testitesti).

Toisaalta, siinä tapauksessa, että työskentelemme esineiden kanssa, jotka arvostetaan kahtiajakoisesti, käytetään Kuder-Richardsonin kaavoja (KR –20 ja KR -21). Kun kohteilla on erilaiset vaikeusindeksit, käytetään kaavaa KR –20. Siinä tapauksessa, että vaikeusindeksi on sama, käytämme KR –21.

On otettava huomioon, että päätilasto-ohjelmissa on jo vaihtoehtoja tämä testi automaattisesti, joten sen matemaattisia yksityiskohtia ei tarvitse tietää sovellus. Sen logiikan tunteminen on kuitenkin hyödyllistä, kun otetaan huomioon sen rajoitukset tulkittaessa sen tarjoamia tuloksia.

Tulkinta

Cronbachin alfa-kerroin vaihtelee 0: sta 1: een. Mitä lähempänä se on 1, sitä johdonmukaisemmat kohteet ovat keskenään (ja päinvastoin). Toisaalta on otettava huomioon, että mitä pidempi testi, sitä suurempi on alfa (a).

Tämä testi ei tietenkään sellaisenaan tiedä suoritetun tilastollisen analyysin laatua eikä sen datan laatua, jolla työskentelet.

Bibliografiset viitteet:

• Barbero, M.I. (2010). Psykometria (teoria, muoto ja ratkaistut ongelmat). Madrid: Sanz ja Torres.
• Martínez, M.A. Hernández, M.J. Hernández, M.V. (2014). Psykometria. Madrid: Allianssi.
• Santisteban, C. (2009). Psykometrian periaatteet. Madrid: synteesi.