Alfa Cronbacha (α): co to jest i jak jest używana w statystykach

Psychometria to dyscyplina odpowiedzialna za mierzenie i ilościowe określanie zmiennych psychologicznych ludzkiej psychiki za pomocą zestawu metod, technik i teorii. Do tej dyscypliny należy Alfa Cronbacha (α), współczynnik używany do pomiaru rzetelności skali pomiarowej lub testu.

Niezawodność to pojęcie, które ma kilka definicji, chociaż można ją ogólnie zdefiniować jako brak błędów pomiarowych w teście lub jako precyzję jego pomiaru.

W tym artykule dowiemy się o najważniejszych cechach Alfa Cronbacha, a także o jej zastosowaniach i zastosowaniach oraz o tym, jak jest wykorzystywana w statystyce.

• Powiązany artykuł: „Test chi-kwadrat (χ²): co to jest i jak jest wykorzystywany w statystyce"

Alfa Cronbacha: charakterystyka

Alfa Cronbacha (reprezentowana przez α) Swoją nazwę zawdzięcza Lee Josephowi Cronbachowi, który tak nazwał ten współczynnik w 1951 roku.

LJ Cronbach był amerykańskim psychologiem, który stał się znany ze swojej pracy w psychometrii. Jednak źródła tego współczynnika znajdują się w pracach Hoyta i Guttmana.

Ten współczynnik składa się z średnia korelacji między zmiennymi wchodzącymi w skład skali, i można obliczyć na dwa sposoby: z wariancji (Alfa Cronbacha) lub z korelacji pozycji (Standaryzowana Alfa Cronbacha).

• Możesz być zainteresowany: "Psychologia i statystyka: znaczenie prawdopodobieństw w naukach behawioralnych"

Rodzaje niezawodności

Wiarygodność przyrządu pomiarowego ma kilka definicji lub „podtypów”, a co za tym idzie, istnieją również różne metody ich określania. Te podtypy niezawodności to 3i podsumowując, są to jego cechy charakterystyczne.

1. Spójność wewnętrzna

To niezawodność jako wewnętrzna spójność. Do jej obliczenia używa się Alfa Cronbacha, która reprezentuje wewnętrzną spójność testu, czyli stopień, w jakim wszystkie elementy testu są ze sobą skorelowane.

2. Równorzędność

Oznacza to, że dwa testy są równoważne lub „równe”; Do obliczenia tego typu niezawodności stosuje się metodę dwóch map zwaną formami równoległymi lub równoważnymi, gdzie dwa testy są stosowane jednocześnie. Oznacza to, że oryginalny test (X) i test specjalnie zaprojektowany jako równoważny (X ').

3. Stabilność

Niezawodność można również rozumieć jako stabilność środka; do jej obliczenia stosuje się również metodę dwóch aplikacji, w tym przypadku test-retest. Polega na zastosowaniu oryginalnego testu (X), a po zmianie typu, tego samego testu (X).

4. Inne

Innym „podtypem” rzetelności, który obejmowałby 2 i 3, jest ten, który jest obliczany na podstawie testu-retestu z alternatywnymi formami; to znaczy, że zostanie zastosowany test (X), upłynie pewien czas i test zostanie zastosowany ponownie (tym razem alternatywna forma testu, X ').

Obliczanie współczynnika niezawodności

Widzieliśmy więc, jak wiarygodność przyrządu testowego lub pomiarowego próbuje ustalić precyzję, z jaką wykonuje swoje pomiary. Jest o pojęcie ściśle związane z błędem pomiaru, ponieważ im większa wiarygodność, tym mniejszy błąd pomiaru.

Niezawodność jest stałym tematem we wszystkich przyrządach pomiarowych. Jego badania starają się ustalić precyzję, z jaką mierzy każdy przyrząd pomiarowy w ogóle, a testy w szczególności. Im bardziej wiarygodny jest test, tym dokładniej mierzy, a co za tym idzie, popełniany jest mniejszy błąd pomiaru.

Alfa Cronbacha to metoda obliczania współczynnika rzetelności, który: identyfikuje rzetelność jako wewnętrzną spójność. Jest tak nazwany, ponieważ analizuje, w jakim stopniu pomiary cząstkowe uzyskane z różnych pozycji są „Zgodne” ze sobą, a zatem reprezentatywne dla możliwego uniwersum przedmiotów, które mogłyby to zmierzyć zbudować.

Kiedy go używać?

Współczynnik alfa Cronbacha będzie używany do obliczania rzetelności, z wyjątkiem przypadków, w których jesteśmy wyraźnie zainteresowani poznaniem spójności między dwiema lub więcej częściami testu (np. pierwsza połowa i druga połowa; Pozycje parzyste i nieparzyste) lub gdy chcemy poznać inne „podtypy” wiarygodności (na przykład oparte na metodach dwuaplikacyjnych, takich jak test-retest).

Z drugiej strony, w przypadku, gdy pracujemy z przedmiotami wycenianymi dychotomicznie, zastosowane zostaną wzory Kudera-Richardsona (KR -20 i KR -21). Gdy przedmioty mają różne wskaźniki trudności, zostanie wykorzystana formuła KR –20. W przypadku, gdy wskaźnik trudności będzie taki sam, użyjemy KR –21.

Należy wziąć pod uwagę, że w głównych programach statystycznych istnieją już opcje do zastosowania ten test automatycznie, więc nie ma potrzeby poznawania jego matematycznych szczegółów aplikacja. Jednak znajomość jego logiki jest przydatna, aby wziąć pod uwagę jego ograniczenia podczas interpretacji dostarczanych wyników.

Interpretacja

Współczynnik alfa Cronbacha waha się od 0 do 1. Im bliżej 1, tym elementy będą ze sobą bardziej spójne (i wzajemnie). Z drugiej strony należy wziąć pod uwagę, że im dłuższy test, tym większa alfa (α).

Oczywiście test ten sam w sobie nie służy poznaniu w sposób absolutny jakości przeprowadzonej analizy statystycznej ani danych, na których się pracuje.

Odniesienia bibliograficzne:

• Barbero, MI (2010). Psychometria (teoria, forma i rozwiązywane problemy). Madryt: Sanz i Torres.
• Martínez, mgr Hernández, M.J. Hernández, M.V. (2014). Psychometria. Madryt: Sojusz.
• Santisteban, C. (2009). Zasady psychometrii. Madryt: synteza.