एक प्रश्नावली की विश्वसनीयता का आकलन: आयामीता, समस्याग्रस्त वस्तुओं, और क्या अल्फा, लैम्ब्डा 6 या किसी अन्य सूचकांक का उपयोग करना है?

Question

मैं एक प्रयोग में भाग लेने वाले प्रतिभागियों द्वारा दिए गए स्कोर का विश्लेषण कर रहा हूं। मैं अपनी प्रश्नावली की विश्वसनीयता का अनुमान लगाना चाहता हूं जो किसी उत्पाद के प्रति प्रतिभागियों के दृष्टिकोण का अनुमान लगाने के उद्देश्य से 6 वस्तुओं से बना है।

मैंने क्रोनबाक के अल्फा को सभी वस्तुओं को एक ही पैमाने के रूप में माना (अल्फा लगभग 0.6 था) और एक समय में एक आइटम को हटा दिया (अधिकतम अल्फा लगभग 0.72 था)। मुझे पता है कि वस्तुओं की संख्या और अंतर्निहित निर्माण की गतिशीलता के आधार पर अल्फा को कम करके आंका जा सकता है। इसलिए मैंने पीसीए भी किया। इस विश्लेषण से पता चला कि 80% विचरण के बारे में समझाने वाले तीन प्रमुख घटक थे। इसलिए, मेरे सवाल ये हैं कि अब मैं कैसे आगे बढ़ सकता हूं?

• क्या मुझे इनमें से प्रत्येक आयाम पर अल्फा अभिकलन करने की आवश्यकता है?
• क्या मैंने विश्वसनीयता को प्रभावित करने वाली वस्तुओं को हटा दिया है?

इसके अलावा, वेब पर खोज करने पर मुझे पता चला कि विश्वसनीयता का एक और उपाय है: guttman का lambda6।

• इस उपाय और अल्फा के बीच मुख्य अंतर क्या हैं?
• लंबोदर का एक अच्छा मूल्य क्या है?

Comments

बस यह सुनिश्चित करने के लिए कि मैं सही ढंग से समझता हूं: 6 आइटम = 3 आयाम पीसीए के साथ मिला?

— CHL

(1) अपने नमूना आकार क्या है? (२) क्या पैमाना एकतरफा बनाया गया है? (3) क्या मानक मानक प्रक्रियाओं के साथ पैमाने को अच्छी तरह से स्थापित किया गया है?

— जेरोमे एंग्लीम

Answer 1

मुझे लगता है कि @Jeromy पहले से ही आवश्यक है इसलिए मैं विश्वसनीयता के उपायों पर ध्यान केंद्रित करूंगा।

क्रोनबेक का अल्फा एक नमूना-निर्भर सूचकांक है जिसका उपयोग किसी उपकरण की विश्वसनीयता के निचले-सीमा का पता लगाने के लिए किया जाता है। यह पैमाना स्कोर की गणना में मानी जाने वाली सभी वस्तुओं द्वारा साझा किए गए विचरण के संकेतक से अधिक नहीं है। इसलिए, इसे विश्वसनीयता के निरपेक्ष माप के साथ भ्रमित नहीं किया जाना चाहिए, न ही यह एक बहुआयामी साधन पर लागू होता है। वास्तव में, निम्नलिखित धारणाएँ बनाई गई हैं: (ए) कोई अवशिष्ट सहसंबंध, (बी) आइटम में समान लोडिंग नहीं है, और (सी) पैमाने एकतरफा है। इसका मतलब यह है कि एकमात्र मामला जहां अल्फा अनिवार्य रूप से विश्वसनीयता के समान होगासमान रूप से उच्च कारक लोडिंग, कोई त्रुटि सहसंयोजक, और यूनिडायरेक्शनल इंस्ट्रूमेंट (1) का मामला है। जैसा कि इसकी सटीकता वस्तुओं के परस्पर संबंधों की मानक त्रुटि पर निर्भर करती है, यह आइटम सहसंबंधों के प्रसार पर निर्भर करता है, जिसका अर्थ है कि अल्फा इस सहसंबंध की सीमा को इस विशेष सीमा के स्रोत या स्रोतों की परवाह किए बिना प्रतिबिंबित करेगा (उदाहरण के लिए, माप त्रुटि या बहुलता)। इस बिंदु पर बड़े पैमाने पर चर्चा की गई है (2)। यह ध्यान देने योग्य है कि जब अल्फा 0.70 है, तो समूह तुलना उद्देश्य (3,4) के लिए व्यापक रूप से संदर्भित विश्वसनीयता सीमा, माप की मानक त्रुटि आधे से अधिक (0.55) एक मानक विचलन होगी। इसके अलावा, क्रोनबाक अल्फा आंतरिक स्थिरता का एक उपाय है, यह यूनिडायरेक्विटी का माप नहीं है और इसका इस्तेमाल यूनिडायनामिकिटी (5) का अनुमान लगाने के लिए नहीं किया जा सकता है। अंत में, हम खुद LJ Cronbach को उद्धृत कर सकते हैं,

गुणांक एक क्रूड उपकरण है जो सतह पर नहीं आता है, जो विचरण घटकों द्वारा निहित कई सूक्ष्मताएं हैं। विशेष रूप से, वर्तमान आकलन में की जा रही व्याख्याओं को माप की एक मानक त्रुटि के उपयोग के माध्यम से सर्वोत्तम मूल्यांकन किया जाता है। --- क्रोनबाक एंड शेवेलसन, (6)

कई अन्य नुकसान हैं जो पिछले 10 वर्षों (जैसे, 7-10) में कई पत्रों में बड़े पैमाने पर चर्चा की गई थी।

$\lambda_3$$\lambda_6$$\omega_t$$\omega_h$$\beta$

संदर्भ

1. रेकोव, टी। (1997)। स्केल विश्वसनीयता, क्रोनबाक के गुणांक अल्फा, और निश्चित कॉगनेरिक घटकों के लिए आवश्यक ताऊ-तुल्यता का उल्लंघन। बहुभिन्नरूपी व्यवहार अनुसंधान , 32, 329-354।
2. कॉर्टिना, जेएम (1993)। गुणांक अल्फा क्या है? सिद्धांत और अनुप्रयोगों की एक परीक्षा । एप्लाइड साइकोलॉजी के जर्नल , 78 (1), 98-104।
3. Nunnally, JC और बर्नस्टीन, IH (1994)। साइकोमेट्रिक थ्योरी । मैकग्रा-हिल श्रृंखला मनोविज्ञान में, तीसरा संस्करण।
4. डी वौस, डी। (2002)। सामाजिक विज्ञान डेटा का विश्लेषण । लंदन: ऋषि प्रकाशन।
5. डेंस, जेई और मान, ओके। (1984)। अव्यक्त चर के साथ आयामी माप और संरचनात्मक समीकरण मॉडल। जर्नल ऑफ बिजनेस रिसर्च , 12, 337-352।
6. क्रोनबाक, एलजे और शेवेलसन, आरजे (2004)। गुणांक अल्फा और उत्तराधिकारी पर मेरे वर्तमान विचार । शैक्षिक और मनोवैज्ञानिक मापन , 64 (3), 391-418।
7. श्मिट, एन (1996)। गुणांक अल्फा के उपयोग और दुरुपयोग । मनोवैज्ञानिक मूल्यांकन , 8 (4), 350-353।
8. इयाकोबुकी, डी। और डुहाचेक, ए (2003)। अल्फा को आगे बढ़ाना: आत्मविश्वास के साथ विश्वसनीयता को मापना । उपभोक्ता मनोविज्ञान जर्नल , 13 (4), 478-487।
9. शेवलिन, एम।, माइल्स, जेएनवी, डेविस, एमएनओ, और वॉकर, एस (2000)। गुणांक अल्फा: विश्वसनीयता का एक उपयोगी संकेतक? व्यक्तित्व और व्यक्तिगत अंतर , 28, 229-237।
10. फोंग, डीवाईटी, हो, एसवाई, और लैम, टीएच (2010)। असंगत प्रतिक्रियाओं की उपस्थिति में आंतरिक विश्वसनीयता का मूल्यांकन । स्वास्थ्य और जीवन परिणामों की गुणवत्ता , 8, 27।
11. गुटमैन, एल। (1945)। परीक्षण-रीटेस्ट विश्वसनीयता का विश्लेषण करने के लिए एक आधार। साइकोमेट्रिका , 10 (4), 255-282।
12. $\alpha$$\beta$$\omega_h$
13. Revelle, W. और Zinbarg, RE (2009) गुणांक अल्फा, बीटा, ओमेगा और glb: Sijtsma पर टिप्पणी । साइकोमेट्रिका , 74 (1), 145-154

Answer 2

यहाँ कुछ सामान्य टिप्पणियाँ हैं:

• पीसीए : पीसीए विश्लेषण "यह प्रकट नहीं करता है कि तीन प्रमुख घटक हैं"। आपने तीन आयाम निकालने के लिए चुना, या आपने कितने आयाम निकालने के लिए अंगूठे के कुछ डिफ़ॉल्ट नियम (आमतौर पर 1 से अधिक eigenvalues) पर भरोसा किया। इसके अलावा एक से अधिक eigenvalues ​​अक्सर उपयोगी से अधिक आयाम निकालता है।
• आइटम की गतिशीलता का आकलन करना: मैं सहमत हूं कि आप आइटम की गतिशीलता का आकलन करने के लिए पीसीए का उपयोग कर सकते हैं। हालांकि, मुझे लगता है कि स्कोरी प्लॉट को देखने से कई आयामों के लिए बेहतर मार्गदर्शन मिल सकता है। आप स्केल रिगमेंटलिटी का आकलन करने पर विलियम रेवेल द्वारा इस पृष्ठ को देखना चाह सकते हैं ।
• कैसे आगे बढ़ा जाए?
  • यदि स्केल अच्छी तरह से स्थापित है , तो आप इसे छोड़ना चाह सकते हैं (जैसा कि इसके गुणों को कम से कम उचित माना जाता है; हालांकि आपके मामले में 0.6 अधिकांश मानकों से अपेक्षाकृत खराब है)।
  • यदि स्केल अच्छी तरह से स्थापित नहीं है , तो आपको सैद्धांतिक रूप से विचार करना चाहिए कि आइटम को मापने के लिए क्या उद्देश्य है और आप किस उद्देश्य के लिए परिणामी स्केल का उपयोग करना चाहते हैं। यह देखते हुए कि आपके पास केवल छह आइटम हैं, आपके पास प्रति स्केल आइटम की संख्या की चिंता किए बिना कई पैमाने बनाने के लिए बहुत जगह नहीं है। इसके साथ ही, यह जांचने के लिए एक स्मार्ट विचार है कि क्या फर्श, छत या कम विश्वसनीयता के मुद्दों के आधार पर कोई समस्याग्रस्त वस्तुएं हैं या नहीं। इसके अलावा, आप जांच सकते हैं कि क्या किसी भी आइटम को उलटने की आवश्यकता है।
  • मैं बड़े पैमाने पर विकास के लिए सामान्य संसाधनों के कुछ लिंक एक साथ रखता हूं जो आपको मददगार लग सकते हैं

निम्नलिखित आपके विशिष्ट प्रश्नों को संबोधित करते हैं:

• क्या मुझे इनमें से प्रत्येक आयाम पर अल्फा अभिकलन करने की आवश्यकता है?
  • जैसा कि आप उपरोक्त चर्चा से एकत्रित हो सकते हैं, मुझे नहीं लगता कि आपको अपने डेटा का इलाज करना चाहिए जैसे कि आपके तीन आयाम हैं। कई तर्क हैं जो आप अपने उद्देश्यों और विवरणों के आधार पर कर सकते हैं, इसलिए यह कहना मुश्किल है कि वास्तव में क्या करना है। ज्यादातर मामलों में, मैं तीन अविश्वसनीय पैमानों के बजाय कम से कम एक अच्छा पैमाना (शायद कोई वस्तु हटाना) बनाना चाहूंगा।
• क्या मैंने विश्वसनीयता को प्रभावित करने वाली वस्तुओं को हटा दिया है?
  • यह आप पर निर्भर करता है। यदि पैमाना स्थापित हो जाता है, तो आप चुन सकते हैं कि नहीं। यदि आपका नमूना आकार छोटा है, तो यह यादृच्छिक नमूने का एक विसंगति हो सकता है। हालांकि, सामान्य तौर पर मैं एक आइटम को हटाने के लिए इच्छुक हूं यदि यह वास्तव में आपके अल्फा को 0.72 से 0.60 तक छोड़ रहा है। मैं यह भी जाँच करूँगा कि क्या यह समस्याग्रस्त वस्तु वास्तव में उलटने योग्य नहीं है।

मैं लैंबडा 6 की चर्चा ( विलियम रेवले द्वारा चर्चा यहाँ ) दूसरों पर छोड़ दूँगा ।

Comments

प्रिय जेरियोमी, आपके शीघ्र उत्तर के लिए धन्यवाद। मैं थोड़ा असमंजस में हूँ। इस मंच में कई पत्रों और पोस्टों को पढ़ते हुए, मैंने देखा है कि खोजपूर्ण कारक विश्लेषण का उपयोग यह जांचने के लिए भी किया जाता है कि क्या प्रश्नावली को एक असमान पैमाने के रूप में माना जा सकता है। इसलिए, मैं सोच रहा हूं कि कौन सा सबसे उपयुक्त तरीका है (पीसीए या ईएफए)। क्या आप मेरी मदद कर सकते हैं? धन्यवाद

— जियोवाना

@giovanna अच्छा सवाल। आप इस विशिष्ट मुद्दे के बारे में एक अलग प्रश्न पूछना चाहते हैं। सामान्य तौर पर, मुझे लगता है कि आयामीता का निर्धारण एक कला का एक सा है। व्यावहारिक दृष्टिकोण से मुझे पता चलता है कि मैं पीसीए या ईएफए के समान परिणाम प्राप्त करता हूं, लेकिन सिद्धांत रूप में ईएफए अव्यक्त कारकों की अवधारणा के साथ अधिक संरेखित करता है जिसके कारण मनाया गया आइटम होता है।

— जेरोमे एंग्लीम

@giovanna इसके लिए धन्यवाद: इसके बाद के प्रश्न का लिंक है। आँकड़े www.cackexchange.com/questions/11713/… अन्य लोगों के लिए जो रुचि ले सकते हैं

— जेरोमी एंग्लीम