Внутренняя согласованность - Internal consistency

В статистика и исследование, Внутренняя согласованность обычно является мерой, основанной на корреляции между разными элементами одного теста (или одной и той же подшкалы в более крупном тесте). Он измеряет, могут ли несколько предметов, которые предлагают измерить одну и ту же общую строить произвести аналогичные оценки. Например, если респондент выразил согласие с утверждениями «Я люблю кататься на велосипедах» и «Мне нравилось кататься на велосипедах в прошлом» и не согласился с утверждением «Я ненавижу велосипеды», это будет свидетельством хорошей внутренней последовательности. теста.

Альфа Кронбаха

Основная статья: Альфа Кронбаха

Внутренняя согласованность обычно измеряется с помощью альфы Кронбаха, статистики, рассчитываемой на основе парных корреляций между элементами. Внутренняя согласованность колеблется от минус бесконечности до единицы. Коэффициент альфа будет отрицательным, если вариабельность внутри субъекта больше, чем между субъектами.[1]

Общепринятое эмпирическое правило для описания внутренней согласованности выглядит следующим образом:[2]

Альфа КронбахаВнутренняя согласованность
0,9 ≤ αОтлично
0,8 ≤ α <0,9Хороший
0,7 ≤ α <0,8Приемлемо
0,6 ≤ α <0,7Под вопросом
0,5 ≤ α <0,6Бедные
α <0,5Неприемлемый

Очень высокая надежность (0,95 или выше) не всегда желательна, поскольку это указывает на то, что элементы могут быть избыточными.[3] Цель разработки надежного инструмента - связать оценки по схожим пунктам (внутренне непротиворечиво), но при этом каждый из них должен внести некоторую уникальную информацию. Обратите внимание, что альфа Кронбаха обязательно выше для тестов, измеряющих более узкие конструкции, и ниже, когда измеряются более общие, широкие конструкции. Это явление, наряду с рядом других причин, является аргументом против использования объективных пороговых значений для измерения внутренней согласованности.[4] Альфа также зависит от количества элементов, поэтому более короткие шкалы часто дают более низкие оценки надежности, но все же предпочтительнее во многих ситуациях, поскольку они несут меньшую нагрузку.

Альтернативный способ думать о внутренней согласованности заключается в том, что это степень, в которой все элементы теста измеряют одинаковые скрытая переменная. Преимущество этой точки зрения перед понятием высокой средней корреляции между элементами теста - точкой зрения, лежащей в основе альфы Кронбаха, - состоит в том, что на среднюю корреляцию элементов влияет асимметрия (в распределении корреляций элементов), как и на любое другое среднее значение. . Таким образом, в то время как модальная корреляция элемента равна нулю, когда элементы теста измеряют несколько несвязанных латентных переменных, средняя корреляция элемента в таких случаях будет больше нуля. Таким образом, в то время как идеал измерения состоит в том, чтобы все элементы теста измеряли одну и ту же скрытую переменную, альфа многократно демонстрировала, что она достигает довольно высоких значений, даже когда набор элементов измеряет несколько несвязанных скрытых переменных.[5][6][7][8][9][10][11]Иерархический «коэффициент омега» может быть более подходящим показателем степени, в которой все элементы в тесте измеряют одну и ту же скрытую переменную.[12][13] Ревелль и Зинбарг (2009) рассмотрели несколько различных показателей внутренней согласованности.[14][15]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Кнапп, Т. Р. (1991). Коэффициент альфа: концептуальные представления и аномалии. Исследования в области сестринского дела и здравоохранения, 14, 457-480.
  2. ^ Джордж Д. и Маллери П. (2003). SPSS для Windows, шаг за шагом: простое руководство и справочник. 11.0 обновление (4-е изд.). Бостон: Аллин и Бэкон.
  3. ^ Streiner, D. L. (2003) Начиная с самого начала: введение в коэффициент альфа и внутреннюю согласованность, Journal of Personality Assessment, 80, 99-103
  4. ^ Питерс, Г.-Дж. Y (2014) Альфа и омега надежности и валидности шкалы: почему и как отказаться от альфы Кронбаха и путь к более всесторонней оценке качества шкалы. Европейский психолог здоровья, 16 (2). URL: http://ehps.net/ehp/index.php/contents/article/download/ehp.v16.i2.p56/1
  5. ^ Кортина. Дж. М. (1993). Что такое коэффициент альфа? Изучение теории и приложений. Журнал прикладной психологии, 78, 98–104.
  6. ^ Кронбах, Л. Дж. (1951). Коэффициент альфа и внутренняя структура тестов. Психометрика, 16(3), 297–334.
  7. ^ Грин, С. Б., Лиссиц, Р. В., и Мулайк, С. А. (1977). Ограничения коэффициента альфа как показателя одномерности теста. Образовательные и психологические измерения, 37, 827–838.
  8. ^ Ревель, В. (1979). Иерархический кластерный анализ и внутренняя структура тестов. Многомерное поведенческое исследование, 14, 57–74.
  9. ^ Шмитт, Н. (1996). Использование и злоупотребление коэффициентом альфа. Психологическая оценка, 8, 350–353.
  10. ^ Зинбарг, Р., Йовель, И., Ревелл, У. и Макдональд, Р. (2006). Оценка обобщаемости для набора показателей, у всех которых есть общий атрибут: сравнение оценок для. Прикладное психологическое измерение, 30, 121–144.
  11. ^ Триппи Р. и Сеттл Р. (1976). Непараметрический коэффициент внутренней согласованности. Многофакторные поведенческие исследования, 4, 419-424. URL: http://www.sigma-research.com/misc/Nonparametric%20Coefficient%20of%20Internal%20Consistency.htm
  12. ^ Макдональд, Р. П. (1999). Теория испытаний: единый подход. Психология Press. ISBN  0-8058-3075-8
  13. ^ Зинбарг, Р., Ревелль, В., Йовель, И. и Ли, В. (2005). Α Кронбаха, β Ревелла и ωH Макдональдса: их отношения друг с другом и две альтернативные концепции надежности. Психометрика, 70, 123–133.
  14. ^ Ревелл, В., Зинбарг, Р. (2009) «Коэффициенты Альфа, Бета, Омега и glb: Комментарии к Sijtsma», Психометрика, 74(1), 145–154. [1]
  15. ^ Данн Т. Дж., Багули Т. и Брунсден В. (2013), От альфы к омеге: практическое решение распространенной проблемы оценки внутренней согласованности. Британский журнал психологии. DOI: 10.1111 / bjop.12046

внешняя ссылка