क्रोनबैक का अल्फा (α): यह क्या है और इसका उपयोग आंकड़ों में कैसे किया जाता है

साइकोमेट्री वह अनुशासन है जो मानव मानस के मनोवैज्ञानिक चर को मापने और मापने के लिए जिम्मेदार है, विधियों, तकनीकों और सिद्धांतों के एक सेट के माध्यम से। इस अनुशासन के अंतर्गत आता है क्रोनबैक का अल्फा (α), माप पैमाने या परीक्षण की विश्वसनीयता को मापने के लिए उपयोग किया जाने वाला गुणांक।

विश्वसनीयता एक अवधारणा है जिसकी कई परिभाषाएँ हैं, हालाँकि इसे मोटे तौर पर एक परीक्षण में माप त्रुटियों की अनुपस्थिति के रूप में या इसके माप की सटीकता के रूप में परिभाषित किया जा सकता है।

इस लेख में हम क्रोनबैक के अल्फा की सबसे प्रासंगिक विशेषताओं के साथ-साथ इसके उपयोग और अनुप्रयोगों और आंकड़ों में इसका उपयोग कैसे किया जाता है, के बारे में जानेंगे।

• संबंधित लेख: "ची-स्क्वायर टेस्ट (χ²): यह क्या है और इसका उपयोग आँकड़ों में कैसे किया जाता है"

क्रोनबैक का अल्फा: विशेषताएं

क्रोनबैक का अल्फा (α द्वारा दर्शाया गया) इसका नाम ली जोसेफ क्रोनबैक के नाम पर रखा गया है, जिन्होंने इस गुणांक का नाम 1951 में रखा था.

एल.जे. क्रोनबैक एक अमेरिकी मनोवैज्ञानिक थे जो साइकोमेट्रिक्स में अपने काम के लिए जाने जाते थे। हालाँकि, इस गुणांक की उत्पत्ति होयट और गुटमैन के कार्यों में पाई जाती है।

इस गुणांक में शामिल हैं वेरिएबल्स के बीच सहसंबंधों का मतलब जो पैमाने का हिस्सा हैं, और इसकी गणना दो तरीकों से की जा सकती है: वेरिएंस (क्रोनबैक के अल्फा) से या वस्तुओं के सहसंबंधों से (मानकीकृत क्रोनबैक का अल्फा)।

• आपकी रुचि हो सकती है: "मनोविज्ञान और सांख्यिकी: व्यवहार विज्ञान में संभावनाओं का महत्व"

विश्वसनीयता के प्रकार

एक मापने वाले उपकरण की विश्वसनीयता की कई परिभाषाएँ या "उपप्रकार" हैं, और विस्तार से, उन्हें निर्धारित करने के लिए अलग-अलग तरीके भी हैं। ये विश्वसनीयता उपप्रकार हैं 3, और संक्षेप में, ये इसकी विशेषताएं हैं।

1. आंतरिक स्थिरता

यह आंतरिक स्थिरता के रूप में विश्वसनीयता है। इसकी गणना करने के लिए, क्रोनबैक के अल्फा का उपयोग किया जाता है, जो परीक्षण की आंतरिक स्थिरता का प्रतिनिधित्व करता है, अर्थात, वह डिग्री जिस तक सभी परीक्षण आइटम एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध होते हैं.

2. समानक

इसका तात्पर्य है कि दो परीक्षण समकक्ष या "बराबर" हैं; इस प्रकार की विश्वसनीयता की गणना करने के लिए, समानांतर या समकक्ष रूपों नामक दो-मानचित्र विधि का उपयोग किया जाता है, जहां दो परीक्षण एक साथ लागू होते हैं. यानी मूल परीक्षण (X) और विशेष रूप से समकक्ष (X ') के रूप में तैयार किया गया परीक्षण।

3. स्थिरता

विश्वसनीयता को माप की स्थिरता के रूप में भी समझा जा सकता है; इसकी गणना करने के लिए, इस मामले में दो अनुप्रयोगों की एक विधि का भी उपयोग किया जाता है परीक्षण-पुनरावृत्ति. इसमें मूल परीक्षण (X) को लागू करना शामिल है, और एक प्रकार की चूक के बाद, वही परीक्षण (X) होता है।

4. अन्य

विश्वसनीयता का एक और "उपप्रकार", जिसमें 2 और 3 शामिल होंगे, वह है जिसकी गणना वैकल्पिक रूपों के साथ परीक्षण-पुनर्परीक्षण से की जाती है; यानी, (X) परीक्षण लागू किया जाएगा, समय की अवधि समाप्त हो जाएगी और एक परीक्षण फिर से लागू किया जाएगा (इस बार परीक्षण का एक वैकल्पिक रूप, X ')।

विश्वसनीयता गुणांक की गणना

इस प्रकार, हमने देखा है कि किस प्रकार किसी परीक्षण या मापक यंत्र की विश्वसनीयता उस सटीकता को स्थापित करने का प्रयास करती है जिसके साथ वह अपना मापन करता है। के बारे में है माप त्रुटि के साथ निकटता से जुड़ी एक अवधारणा, विश्वसनीयता जितनी अधिक होगी, माप त्रुटि उतनी ही कम होगी।

सभी माप उपकरणों में विश्वसनीयता एक निरंतर विषय है। उनका अध्ययन उस सटीकता को स्थापित करने का प्रयास करता है जिसके साथ वह सामान्य रूप से किसी भी माप उपकरण को मापता है और विशेष रूप से परीक्षण करता है। एक परीक्षण जितना अधिक विश्वसनीय होता है, उतना ही सटीक रूप से मापता है और इसलिए, कम माप त्रुटि होती है।

क्रोनबैक का अल्फा विश्वसनीयता गुणांक की गणना करने की एक विधि है, जो आंतरिक स्थिरता के रूप में विश्वसनीयता की पहचान करता है. इसका नाम इसलिए रखा गया है क्योंकि यह विश्लेषण करता है कि विभिन्न मदों से प्राप्त आंशिक माप किस हद तक हैं एक दूसरे के साथ "सुसंगत" और इसलिए वस्तुओं के संभावित ब्रह्मांड के प्रतिनिधि जो इसे माप सकते हैं निर्माण।

इसका उपयोग कब करें?

क्रोनबैक के अल्फा गुणांक का उपयोग विश्वसनीयता की गणना के लिए किया जाएगा, उन मामलों को छोड़कर जहां परीक्षण के दो या दो से अधिक भागों के बीच संगतता जानने में हमारी रुचि है (उदाहरण के लिए। पहली छमाही और दूसरी छमाही; सम और विषम आइटम) या जब हम अन्य विश्वसनीयता "उपप्रकार" जानना चाहते हैं (उदाहरण के लिए, दो-अनुप्रयोग विधियों जैसे परीक्षण-पुन: परीक्षण के आधार पर)।

दूसरी ओर, इस मामले में कि हम द्विअर्थी रूप से मूल्यवान वस्तुओं के साथ काम कर रहे हैंकुदर-रिचर्डसन सूत्र (KR-20 और KR-21) का उपयोग किया जाएगा। जब मदों में अलग-अलग कठिनाई सूचकांक होते हैं, तो सूत्र केआर -20 का उपयोग किया जाएगा। इस घटना में कि कठिनाई सूचकांक समान है, हम KR-21 का उपयोग करेंगे।

यह ध्यान में रखा जाना चाहिए कि मुख्य सांख्यिकी कार्यक्रमों में पहले से ही आवेदन करने के विकल्प हैं यह परीक्षण स्वचालित रूप से होता है, इसलिए इसके गणितीय विवरण जानने की कोई आवश्यकता नहीं है ऐप. हालाँकि, इसके तर्क को जानना उपयोगी है, इसके द्वारा प्रदान किए गए परिणामों की व्याख्या करते समय इसकी सीमाओं को ध्यान में रखना।

व्याख्या

क्रोनबैक का अल्फा गुणांक 0 से 1 तक होता है। यह 1 के जितना करीब होगा, आइटम एक-दूसरे के साथ उतने ही अधिक सुसंगत होंगे (और इसके विपरीत)। दूसरी ओर, यह ध्यान में रखा जाना चाहिए कि परीक्षण जितना लंबा होगा, अल्फा (α) उतना ही अधिक होगा।

बेशक, यह परीक्षण अपने आप में सांख्यिकीय विश्लेषण की गुणवत्ता को पूर्ण रूप से जानने के लिए काम नहीं करता है, न ही उस डेटा की जिस पर कोई काम करता है।

ग्रंथ सूची संदर्भ:

• बारबेरो, एम.आई. (2010)। साइकोमेट्रिक्स (सिद्धांत, रूप और हल की गई समस्याएं)। मैड्रिड: सैन्ज़ और टोरेस।
• मार्टिनेज, एमए हर्नांडेज़, एम.जे. हर्नांडेज़, एम.वी. (2014)। साइकोमेट्री। मैड्रिड: एलायंस.
• संतिस्टेबन, सी. (2009). साइकोमेट्री के सिद्धांत। मैड्रिड: संश्लेषण।