Istnieje wiele podejść do oceny rzetelności, ale w praktyce badawczej najczęściej korzystamy z kilku klasycznych modeli, które pozwalają na szczegółową ocenę jakości skali. W tym artykule przedstawimy wprowadzenie do zagadnienia rzetelności i skoncentrujemy się na alfie Cronbacha – najczęściej stosowanym współczynniku oceny spójności skali.
W kolejnym artykule znajdziesz informacje o modelu rzetelności połówkowej, opartym na analizie zgodności między częściami skali, oraz o modelu Guttmana, który stanowi alternatywę dla bardziej tradycyjnych metod.
Każdy z modeli rzetelności wnosi unikalną perspektywę do oceny rzetelności narzędzi pomiarowych i może pomóc w lepszym zrozumieniu ich ograniczeń oraz zalet.
Model alfa Cronbacha
Na początku przyjrzyjmy się najbardziej popularnemu współczynnikowi rzetelności skal, czyli modelowi alfa Cronbacha. W tabeli 1. znajduje się wynik badania rzetelności skali dotyczącej oszczędzania pieniędzy, złożonej z pięciu pozycji. Alfa Cronbacha w tym przypadku wynosi 0,7. Wyliczenie wartości rzetelności alfa Cronbacha, jak i pozostałe modele rzetelności zostały wyliczone w PS IMAGO PRO.
Tabela 1.
Wartości współczynnika rzetelności alfa Cronbacha dla skali z 5 pozycjami
Współczynnik rzetelności alfa Cronbacha można interpretować jako korelację pomiędzy naszą skalą a wszystkimi innymi (hipotetycznymi) skalami stosunku do oszczędzania, zawierającymi tę samą liczbę pozycji. W pierwszej chwili może to brzmieć dość abstrakcyjnie i aby to zrozumieć, warto wyobrazić sobie, że te pięć stwierdzeń, to próba z populacji wszystkich możliwych stwierdzeń, które nadają się do zmierzenia interesującego nas zjawiska.
Ze względów praktycznych, nie możemy zadać respondentowi tak dużej liczby pytań, dlatego że wszystkich potencjalnych stwierdzeń „losujemy” pewną próbkę. Gdybyśmy porównali wyniki pomiędzy naszą skalą a pozostałymi 5-elementowymi próbkami, korelacja między nimi wyniesie właśnie tyle, ile wynosi współczynnik rzetelności alfa Cronbacha.
Aby dobrze zrozumieć, skąd się bierze wartość alfy Cronbacha i jak się ją interpretuje (tym razem już w praktyce), spróbujmy sami wyliczyć ten współczynnik. Nie będzie to trudne. Jedyne, czego będziemy potrzebować, to dane zawarte w MACIERZY KOWARIANCJI.
Tabela 2.
Macierz kowariancji dla skali z 5 pozycjami
Alfa Cronbacha może być wyliczona przy zastosowaniu następującego wzoru:
Warto wiedzieć też, że wariancja skali, to suma indywidualnych wariancji pozycji skali powiększona o sumę wszystkich kowariancji pomiędzy pozycjami. W MACIERZY KOWARIANCJI indywidualne wariancje pozycji znajdują się na przekątnej (wartości te zaznaczone zostały kolorem pomarańczowym), a wszystkie pozostałe wartości to kowariancje pomiędzy pozycjami (zaznaczone kolorem zielonym). Uzbrojeni w tę wiedzę, możemy już obliczyć współczynnik rzetelności alfa Cronbacha:
Alfa Cronbacha przyjmuje wartości od 0 do 1, choć może się czasem zdarzyć, że alfa będzie ujemna. Dzieje się tak w przypadku pojawienia się ujemnych korelacji między pozycjami. W takim przypadku warto sprawdzić, czy wartości odpowiedzi zostały poprawnie zakodowane.
Wartości alfy Cronbacha zbliżające się do 1 świadczą o dużej rzetelności skali. Skalę uznaje się za rzetelną, jeżeli wartość alfy Cronbacha wynosi przynajmniej 0,7. Regułę tę należy jednak traktować z przymrużeniem oka. Wartość alfy Cronbacha zależy bowiem również od ilości pozycji tworzących skalę. Wprowadzanie kolejnych pozycji, nawet jeśli są słabo skorelowane, poprawia zwykle wartość rzetelności mierzonej za pomocą alfy Cronbacha. Dlatego w niektórych sytuacjach wartość 0,7 uznamy za niesatysfakcjonującą, w innych zaś – będziemy z takiego wyniku bardzo zadowoleni. W naszym przykładzie wartość rzetelności alfy Cronbacha jest akceptowalna.
Alfa Cronbacha będzie wysoka, jeżeli wariancja całej skali jest dużo większa niż suma wariancji poszczególnych pozycji. Wysoka wariancja pozycji skali jest niewskazana, gdyż może świadczyć o dużych błędach pomiaru.
Gdy zadajemy respondentowi pytanie w ankiecie, zakładamy, że na jego odpowiedź będą składały się: prawdziwy stan zjawiska oraz błąd losowy. Jeśli zadajemy pięć pytań zamiast jednego, zakładamy, że błędy się zniosą. W jednym pytaniu respondent zaznaczy trochę za wysoką wartość, w drugim pytaniu trochę za niską, ale ponieważ błędy są losowe, to ostateczna wartość całej skali będzie odzwierciedlała prawdziwy stan badanego zjawiska. Wariancja całej skali nie będzie już świadczyła o błędzie, lecz o zróżnicowaniu tego zjawiska. Jeśli wariancja całej skali jest dużo wyższa niż suma wariancji poszczególnych pozycji, świadczy to o wysokich kowariancjach pomiędzy pozycjami, co z kolei wskazuje na spójność skali.
Z tabeli 1., oprócz wartości współczynnika rzetelności alfa Cronbacha, możemy odczytać również wartość tzw. standaryzowanej alfy Cronbacha. Obliczana jest ona ze wzoru:
Jeśli liczba pozycji nie zmienia się, to wartość standaryzowanej alfy Cronbacha jest tym większa, im większa jest średnia korelacja między pozycjami. Warto też pamiętać, że przy stałej średniej korelacji pomiędzy parami pozycji, na wartość standaryzowanej alfy Cronbacha wpływa liczba pozycji, z których składa się skala.
Podsumowanie
Zrozumienie i właściwe zastosowanie współczynnika alfa Cronbacha to istotny krok w ocenie rzetelności narzędzia badawczego. Pozwala on określić, w jakim stopniu poszczególne pozycje skali są ze sobą spójne i czy wspólnie mierzą zakładane zjawisko w sposób stabilny. Jednocześnie warto pamiętać, że alfa Cronbacha nie zawsze stanowi wystarczające rozwiązanie – jej wartość zależy m.in. od liczby pozycji w skali, a także od stopnia powiązania między nimi.
W praktyce często sięga się również po inne modele i wskaźniki rzetelności, aby jak najdokładniej uchwycić jakość stosowanego narzędzia. W kolejnym artykule przyjrzymy się modelowi rzetelności połówkowej oraz modelowi Guttmana. Dzięki temu poznamy dodatkowe techniki oceny rzetelności skali, co pozwoli nam na bardziej kompleksową analizę narzędzi badawczych.