Analizuję wyniki podane przez uczestników biorących udział w eksperymencie. Chcę oszacować wiarygodność mojego kwestionariusza, który składa się z 6 pozycji, mających na celu oszacowanie stosunku uczestników do produktu.
Obliczyłem alfa Cronbacha traktującego wszystkie elementy jako pojedynczą skalę (alfa wynosiła około 0,6) i usuwając jeden element na raz (maksymalna alfa wynosiła około 0,72). Wiem, że alfa można nie docenić i przecenić w zależności od liczby elementów i wymiarów konstruktu leżącego u podstaw. Więc też wykonałem PCA. Analiza wykazała, że istniały trzy główne elementy wyjaśniające około 80% wariancji. Więc moje pytania dotyczą tego, jak mogę teraz kontynuować?
- Czy muszę wykonywać obliczenia alfa dla każdego z tych wymiarów?
- Czy usunąłem elementy wpływające na niezawodność?
Co więcej, szukając w Internecie odkryłem, że istnieje jeszcze jedna miara niezawodności: lambda6 guttmana.
- Jakie są główne różnice między tą miarą a alfą?
- Jaka jest dobra wartość lambda?
źródło
Odpowiedzi:
Myślę, że @Jeromy już powiedział, że jest to niezbędne, więc skoncentruję się na miarach niezawodności.
Alfa Cronbacha jest indeksem zależnym od próbki stosowanym do ustalenia dolnej granicy niezawodności przyrządu. Jest to jedynie wskaźnik wariancji wspólny dla wszystkich pozycji uwzględnionych przy obliczaniu wyniku skali. Dlatego nie należy go mylić z absolutną miarą wiarygodności, ani nie ma zastosowania do instrumentu wielowymiarowego jako całości. W efekcie przyjmuje się następujące założenia: (a) brak korelacji resztkowych, (b) przedmioty mają identyczne obciążenia, oraz (c) skala jest jednowymiarowa. Oznacza to, że jedyny przypadek, w którym alfa będzie zasadniczo taki sam jak niezawodnośćjest w przypadku jednakowo wysokich ładunków czynnikowych, braku kowariancji błędów i instrumentu jednowymiarowego (1). Ponieważ jego precyzja zależy od standardowego błędu wzajemnych korelacji między przedmiotami, zależy to od rozprzestrzeniania się korelacji między przedmiotami, co oznacza, że alfa będzie odzwierciedlać ten zakres korelacji niezależnie od źródła lub źródeł tego konkretnego zakresu (np. Błąd pomiaru lub wielowymiarowość). Ten punkt jest w dużej mierze omawiany w (2). Warto zauważyć, że gdy alfa wynosi 0,70, powszechnie stosowany próg niezawodności dla celów porównania grup (3,4), błąd standardowy pomiaru będzie wynosił ponad połowę (0,55) odchylenia standardowego. Co więcej, alfa Cronbacha jest miarą wewnętrznej spójności, nie jest to miara jednowymiarowości i nie można jej użyć do wnioskowania o jednowymiarowości (5). Na koniec możemy zacytować samego LJ Cronbacha,
Istnieje wiele innych pułapek, które zostały omówione w wielu artykułach w ciągu ostatnich 10 lat (np. 7-10).
Bibliografia
źródło
Oto kilka ogólnych komentarzy:
Poniższe pytania dotyczą konkretnych pytań:
Dyskusję o lambda 6 ( omówioną tutaj przez Williama Revelle'a ) zostawię innym.
źródło