Cronbachs Alpha

FONT SIZE:
fontsize_dec
fontsize_inc
Januar 11, 2016 Anne Kurz C 0 160

In der Statistik ist Cronbachs ein Koeffizient der interne Konsistenz. Es wird allgemein als eine Schätzung der Zuverlässigkeit eines psychometrischen Test für eine Probe des Probanden verwendet. Es wurde zuerst von Lee Cronbach 1951 namens alpha, als er beabsichtigt hatte, um mit weiteren Koeffizienten weiter. Die Maßnahme als eine Verlängerung der Kuder-Richardson Formel 20, welche eine äquivalente Maßnahme zur dichotomischen Gegenstände betrachtet werden. Alpha ist nicht robust gegenüber fehlenden Daten. Mehrere andere griechische Buchstaben wurden von späteren Forschern benutzt worden, um andere Maßnahmen in einem ähnlichen Zusammenhang verwendet zu bezeichnen. Etwas verwandt ist die durchschnittliche Varianz extrahiert.

Dieser Artikel beschreibt die Verwendung der in der Psychologie, aber Cronbachs Alpha-Statistik ist weit verbreitet in den Sozialwissenschaften, Wirtschaft, Krankenpflege, und anderen Disziplinen verwendet. Der Begriff Artikel wird in diesem Artikel verwendet wird, aber Artikel könnte alles Fragen, Rater, Indikatoren von denen einer vielleicht in welchem ​​Umfang sie fragen "zu messen, die gleiche Sache." Elemente, die betätigt werden, werden üblicherweise als Variablen bezeichnet.

Definition

Angenommen, dass wir eine Menge, die die Summe der Komponenten zu messen. Cronbachs ist definiert als

wobei die Varianz der beobachteten Gesamttestergebnisse und die Varianz des Bestandteils i für die aktuelle Probe von Personen.

Wenn die Einzelteile 0 und 1 hat, ist eine Verknüpfung Formel

wo ist der Anteil Scoring 1 zum Produkt i und. Dies ist das gleiche wie KR-20.

Alternativ können Cronbachs definiert werden als

wobei wie oben die mittlere Varianz jeder Komponente und der Mittelwert aller Kovarianzen zwischen den Komponenten für die aktuelle Abtastung von Personen.

Die standardisierte Cronbachs Alpha kann definiert werden als

wobei die oben und der Mittelwert der nicht-redundanten Korrelationskoeffizienten.

Cronbachs ist konzeptionell mit dem Spearman-Brown-Formel verwandt. Beide entstehen aus der Grund klassischen Testtheorie Ergebnis, dass die Zuverlässigkeit der Testergebnisse können als das Verhältnis der wahre-Score und Total-Score Abweichungen ausgedrückt werden:

Der theoretische Wert von alpha variiert von null bis 1, da es sich um das Verhältnis von zwei Abweichungen. Jedoch abhängig von der verwendeten Schätzverfahren, -Schätzungen jeden Wert von weniger als oder gleich 1 ist, auch negative Werte annehmen, obgleich nur positive Werte sinnvoll. Höhere Werte von alpha sind wünschenswert. Einige Fachleute, als Faustregel gilt, erfordern eine Zuverlässigkeit von 0,70 oder höher, bevor sie ein Instrument zu verwenden. Offensichtlich sollte diese Regel mit Vorsicht, wenn wurde von Gegenständen, die systematisch verletzen ihre Annahmen berechnet worden angewendet werden. Ferner wird das geeignete Maß an Zuverlässigkeit hängt von der Verwendung des Instruments. Beispielsweise ein Instrument entwickelt, um als Teil einer Reihe von Tests verwendet werden können absichtlich ausgebildet sein, so kurz wie möglich, und somit etwas weniger zuverlässig zu sein. Andere Situationen erfordern äußerst präzise Maßnahmen mit sehr hohen Reliabilitäten. Im Extremfall eines Zweipunkt-Test ist der Spearman-Brown-Formel besser geeignet als Cronbachs Alpha.

Dies hat zu einer breiten Streuung der Testsicherheit geführt. Im Fall von psychometrischen Tests, die meisten fallen in den Bereich von 0,75 bis 0,83 mit mindestens einer Inanspruchnahme einer Cronbachs Alpha über 0,90.

Die interne Konsistenz

Cronbachs Alpha erhöhen id wie die Interkorrelationen zwischen den Test-Items zu erhöhen, und wird daher als eine interne Konsistenz Schätzung der Zuverlässigkeit der Testergebnisse bekannt. Da Interkorrelationen zwischen den Test-Items werden maximiert, wenn alle Einzelteile zu messen die gleiche Konstrukt wird Cronbachs Alpha weit geglaubt, um indirekt den Grad, zu dem ein Satz von Artikel misst eine einzelne eindimensionale latente Konstrukt. Allerdings ist die durchschnittliche Interkorrelation zwischen den Testeinzelteile durch Schräg wie jeder andere durchschnittliche betroffen. So, während das modale Interkorrelation zwischen den Testpunkten wird gleich Null sein, wenn der Satz von Elementen misst mehrere unabhängige latente Konstrukte, die durchschnittliche Interkorrelation zwischen den Testpunkten wird größer als Null ist in diesem Fall sein. In der Tat haben mehrere Forscher gezeigt, dass alpha kann auf recht hohe Werte annehmen kann, selbst wenn die Menge der Einzelteile misst mehrere unabhängige latente Konstrukte. Als Ergebnis wird alpha am zweckmäßigsten verwendet, wenn die Einzelteile messen verschiedene inhaltliche Bereiche innerhalb einer einzigen Konstrukt. Wenn der Satz von Elementen misst mehr als einem Konstrukt ist Koeffizienten omega_hierarchical geeigneter.

Alpha behandelt jede Kovarianz unter Artikel als wahr-Punktzahl Varianz, auch wenn Artikel kovariieren für falsche Gründe. Beispielsweise können alpha künstlich indem Skalen, die von oberflächlichen Veränderungen der Formulierung in einer Menge von Elementen oder durch Analysieren beschleunigte Tests bestehen aufgeblasen werden.

Eine allgemein akzeptierte Regel zur Beschreibung der inneren Kohärenz mit Cronbachs Alpha wird wie folgt jedoch eine größere Anzahl von Elementen in der Test kann künstlich aufzublähen den Wert der alpha und eine Probe mit einem engen Bereich kann es zu entleeren, damit diese Regel sollte verwendet werden Vorsicht:

Generalisierbarkeit Theorie

Cronbach und andere generali einige Grundannahmen der klassischen Testtheorie in ihrer Generalisierbarkeit Theorie. Wenn diese Theorie angewendet wird, um Aufbau zu testen, dann wird angenommen, dass die Elemente, die den Test darstellen, sind eine Zufallsstichprobe aus einem größeren Universum von Elementen. Das erwartete Ergebnis von einer Person im Universum wird als das Universum Punktzahl, analog zu einem wahren Wert. Die Generalisierbarkeit wird analog wie die Varianz der Universum Partituren geteilt durch die Varianz der beobachtbaren Partituren, analog zu dem Konzept der Zuverlässigkeit in der klassischen Testtheorie definiert. In dieser Theorie ist Cronbachs Alpha eine unvoreingenommene Einschätzung der Verallgemeinerbarkeit. Die Annahmen der wesentlichen -equivalence oder Parallelität nicht benötigt dafür wahr zu sein. Folglich kann Cronbachs Alpha als Maß dafür, wie gut die Summe Punktzahl für die ausgewählten Objekte zu erfassen das erwartete Ergebnis in der gesamten Domäne betrachtet werden, auch wenn diese Domain ist heterogen.

Intra-Class-Korrelations

Cronbachs Alpha soll gleich der forcierten Konsistenz Version des intra-class Korrelationskoeffizienten, die üblicherweise in Beobachtungsstudien verwendet wird, um zu sein. Aber das ist nur bedingt richtig. In Bezug auf die Varianzkomponenten ist diese Bedingung, für die Artikel Probenahme: wenn und nur wenn der Wert der Artikel Varianzkomponenten gleich Null ist. Wenn diese Varianzkomponenten negativ ist, wird die alpha forcierten Intraklassenkorrelationskoeffizient zu unterschätzen; wenn dieser Varianzkomponenten positiv ist, wird alpha dieses forcierten Intraklassenkorrelationskoeffizient zu überschätzen.

Faktorenanalyse

Cronbachs Alpha hat auch eine theoretische Beziehung mit Faktorenanalyse. Wie von Zinbarg, Revelle, Yovel und Li gezeigt, kann alpha in Abhängigkeit von den Parametern des hierarchischen Faktorenanalyse-Modell, das für einen allgemeinen Faktor, der gemeinsam ist, alle Elemente einer Maßnahme zusätzlich zu den Gruppenfaktoren können ausgedrückt werden, dass gemeinsam sind einige, aber nicht alle Elemente einer Maßnahme. Alpha zu sehen ist ziemlich komplex aus dieser Perspektive bestimmt werden. Dh alpha empfindlich ist nicht nur auf allgemeine Faktor Sättigung in einer Skala, sondern auch auf Gruppenfaktor Sättigung und sogar in die Skalenwerte, die sich aus Schwankungen der Faktorbeladungen Abweichung. Koeffizient omega_hierarchical hat eine viel einfachere Auslegung als das Verhältnis der beobachteten Varianz der Skalenwerte, die der allgemeinen gemeinsam, alle Elemente, die den Umfang fällig ist.

  0   0
Vorherige Artikel Armadale F. C.
Nächster Artikel 2011 Tour de Pologne

In Verbindung Stehende Artikel

Kommentare - 0

Keine Kommentare

Fügen Sie einen Kommentar

smile smile smile smile smile smile smile smile
smile smile smile smile smile smile smile smile
smile smile smile smile smile smile smile smile
smile smile smile smile
Zeichen übrig: 3000
captcha