Estou analisando as pontuações dadas pelos participantes de um experimento. Quero estimar a confiabilidade do meu questionário, composto por 6 itens, com o objetivo de estimar a atitude dos participantes em relação a um produto.
Eu calculei o alfa de Cronbach tratando todos os itens como uma escala única (o alfa era de cerca de 0,6) e excluindo um item de cada vez (o máximo de alfa era de 0,72). Eu sei que o alfa pode ser subestimado e superestimado, dependendo do número de itens e da dimensionalidade da construção subjacente. Então, eu também realizei um PCA. Esta análise revelou que havia três componentes principais explicando cerca de 80% da variação. Então, minhas perguntas são sobre como posso proceder agora?
- Preciso executar o cálculo alfa em cada uma dessas dimensões?
- Tenho remover os itens que afetam a confiabilidade?
Além disso, pesquisando na web, descobri que há outra medida de confiabilidade: a lambda6 do guttman.
- Quais são as principais diferenças entre essa medida e alfa?
- Qual é um bom valor de lambda?
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Respostas:
Acho que a Jeremy já disse o essencial, então vou me concentrar nas medidas de confiabilidade.
O alfa de Cronbach é um índice dependente de amostra usado para determinar um limite inferior da confiabilidade de um instrumento. Não passa de um indicador de variação compartilhado por todos os itens considerados no cálculo de uma pontuação da escala. Portanto, não deve ser confundido com uma medida absoluta de confiabilidade, nem se aplica a um instrumento multidimensional como um todo. Com efeito, são feitas as seguintes premissas: (a) nenhuma correlação residual, (b) itens têm cargas idênticas e (c) a escala é unidimensional. Isso significa que o único caso em que alfa será essencialmente o mesmo que confiabilidadeé o caso de cargas fatoriais uniformemente altas, sem covariâncias de erro e instrumento unidimensional (1). Como sua precisão depende do erro padrão das intercorrelações de itens, depende da dispersão das correlações de itens, o que significa que alfa refletirá esse intervalo de correlações, independentemente da fonte ou fontes desse intervalo específico (por exemplo, erro de medição ou multidimensionalidade). Este ponto é amplamente discutido em (2). Vale ressaltar que quando alfa é 0,70, um limite de confiabilidade amplamente referido para fins de comparação de grupo (3,4), o erro padrão de medição será superior a metade (0,55) de um desvio padrão. Além disso, o alfa de Cronbach é uma medida da consistência interna, não é uma medida de unidimensionalidade e não pode ser usada para inferir a unidimensionalidade (5). Por fim, podemos citar o próprio LJ Cronbach,
Existem muitas outras armadilhas que foram amplamente discutidas em vários artigos nos últimos 10 anos (por exemplo, 7-10).
Guttman (1945) propôs uma série de 6 chamados índices lambda para avaliar um limite inferior similar de confiabilidade e o Guttmanλ3 λ6 ωt ωh β
Referências
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Aqui estão alguns comentários gerais:
O seguinte aborda suas perguntas específicas:
Deixarei a discussão do lambda 6 ( discutida por William Revelle aqui ) para outras pessoas.
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