오메가 vs. 알파 신뢰성

11

누군가가 오메가와 알파 신뢰성의 주요 차이점이 무엇인지 설명 할 수 있는지 궁금합니다.

다음 그림과 같이 오메가 안정성은 계층 적 요인 모델을 기반으로하며 알파는 평균 항목 간 상관 관계를 사용합니다.

여기에 이미지 설명을 입력하십시오

내가 이해하지 못하는 것은 어떤 조건에서 오메가 신뢰성 계수가 알파 계수보다 높고 그 반대도 마찬가지입니까?

하위 요소와 변수 사이의 상관 관계가 더 높다고 가정 할 수 있습니까 (위 그림에 표시된 것처럼) 오메가 계수도 더 높을까요?

모든 조언을 부탁드립니다!

reliability scales psychometrics

— 사용자 11820
소스

나는 Cronbach의 알파 와이 관련 스레드에서 다른 신뢰성 지수를 사용하는 것에 대한 토론을 제공 했다. . 첫 번째 질문에 대한 답변은 Psychometrika에 게시 된 Revelle의 기사에서 찾을 수 있습니다 .

— chl

안녕하세요, Revelle의 논문을 읽었지만 완전히 이해하지 못했다고 생각합니다. 그것이 내가 여기에 게시하고 누군가가 올바른 방향을 가리킬 수 있기를 희망 한 이유입니다. 나는 일련의 데이터에 대해 오메가 및 알파 신뢰성 분석을 계산했으며 때로는 오메가 계수가 높고 때로는 알파가 높습니다. 왜 그런지 이해하지 못합니다.

— user11820

11

$\omega_h$ $\omega_h$ $\alpha$ $\alpha=\omega_h$ . 이것은 맥도날드에 의해 일찍 입증되었습니다. 사용 된 지표에 관계없이 낮은 값은 합계 점수를 계산하는 것이 의미가 없음을 나타냅니다 (즉, 각 항목 점수의 기여도를 합산하여 종합 점수를 도출하는 것).

$\omega_h$

참고 문헌

$\omega_h$
맥도날드, RP (1999). 테스트 이론 : 통합 치료 . Mahwah, NJ : Lawrence Erlbaum.
$\omega_h$

— chl
소스

7

Cronbach의 알파는 각 지표 변수가 요인에 균등하게 기여한다는 가정에 따라 달라집니다. 즉, 모든 (표준화되지 않은) 하중이 동일해야합니다 (tau-equivalence). 이 가정을 위반하면 진정한 신뢰성이 과소 평가됩니다.

알파에 대한 두 번째 가정은 지표의 오차 분산이 서로 관련이 없어야한다는 것입니다. 즉, 단일 요인이 지표의 모든 공통 분산을 설명해야합니다. 그렇지 않은 경우 알파는 안정성을 과대 평가합니다.

오메가는 타우 등가 또는 상관없는 오차 분산이 필요하지 않습니다. 오메가에는 두 가지 버전이 있습니다. 첫 번째는 오차 분산이 상관 관계가없는 경우에 사용되고 두 번째는 상관 관계가있는 경우에 사용됩니다. 알파 가정이 데이터에 의해 위반되지 않으면 오메가와 알파는 동일한 결과를 산출합니다.

— 피트
소스

Cronbach의 알파는 일차원 성과 같은 가정을 포함하지 않습니다. 이 용어의 정의는 통계 모델이나 분포가 아니라 단지 2 개 이상의 항목 점수의 존재를 가정하며 총 점수를 만들기 위해 합산 할 수 있습니다.

— Marjolein Fokkema 2014