Тема 17. Анализ надежности

Команда Scale ► Reliability Analysis (Шкалирование ► Анализ надежности)

Коэффициент альфа. Надежность половинного расщепления.

ШАГ 1

Откройте файл данных TestA.sav.

1. Выберите в меню File (Файл) команду Open ► Data (Открытие ► Данные) или щелкните на кнопке Open File (Открытие файла) панели инструментов.

1. В открывшемся диалоговом окне дважды щелкните на имени TestA.sav или введите его с клавиатуры и щелкните на кнопке ОК.

ШАГ 2

В меню Analyze (Анализ) выберите команду Scale ► Reliability Analysis (Шкалирование ► Анализ надежности).

Раскрывающийся список Model (Модель) позволяет задать модель анализа надежности, по умолчанию выбран пункт Alpha (Альфа).

В следующем примере проводится анализ надежности с набором параметров, заданных по умолчанию.

ШАГ 3

Должно быть открыто диалоговое окно Reliability Analysis (Анализ надежности).

1. Щелкните сначала на переменной а1, чтобы выделить ее, а затем - на кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Items (Пункты).

2. Повторите предыдущее действие для переменных а2, …, а12.

3. Установите флажок List item labels (Список меток пунктов).

4. Щелкните на кнопке Statistics (Статистики).

5. В группе Descriptives for (Описательные статистики для) установите флажок Scale if item deleted (Шкала, если элемент удален). Щелкните на кнопке Continue (Продолжить), чтобы вернуться в диалоговое окно Reliability Analysis (Анализ надежности).

(В таблице будет видно, какие пункты снижают надежность теста – те, у которых коэффициент Альфа ≥ 0,7)

6. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.

Далее приведен пример анализа надежности с участием 9-ти переменных, для которых предыдущий анализ выявил наибольшую надежность (а1, а2, аЗ, а4, а7, а8, а9, а10, а12). Кроме того, мы зададим некоторые дополнительные параметры и снова включим в выводимые результаты метки переменных.

ШАГ 4

Должно быть открыто диалоговое окно Reliability Analysis (Анализ надежности).

1. Щелкните сначала на переменной а1, чтобы выделить ее, а затем - на кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Items (Пункты).

2. Повторите предыдущее действие для переменных а2, аЗ, а4, а7, …, а10 и а12. Поскольку переменные а1, …, а4 в исходном списке расположены последовательно, для их одновременного выделения можно щелкнуть на переменной а1, нажать клавишу Shift и щелкнуть на переменной а4. То же касается переменных а7, …, а10.

3. Установите флажок List item labels (Список меток пунктов).

4. Щелкните на кнопке Statistics (Статистики).

5. В группе Descriptives for (Описательные статистики для) установите флажки Scale (Шкала) и Scale if item deleted (Шкала, если элемент удален), в группе Summaries (Итоги) - флажки Means (Средние), Variances (Дисперсии) и Correlations (Корреляции), в группе Inter-Item (Между пунктами) - флажок Correlations (Корреляции). Щелкните на кнопке Continue (Продолжить), чтобы вернуться в диалоговое окно Reliability Analysis (Анализ надежности).

6. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.

В следующем примере мы выполним ту же процедуру, что и на шаге 5а, однако вместо коэффициента α будем рассчитывать надежность половинного расщепления.

ШАГ 5

Должно быть открыто диалоговое окно Reliability Analysis (Анализ надежности).

1. Щелкните сначала на переменной а1, чтобы выделить ее, а затем - на кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Items (Пункты).

2. Повторите предыдущее действие для переменных а2, а3, а4, а7, …, а10 и а12. Поскольку переменные а1, …, а4 в исходном списке расположены последовательно, для их одновременного выделения можно щелкнуть на переменной а1, нажать клавишу Shift и щелкнуть на переменной а4. То же касается переменных а7, …, а10.

3. Раскройте список Model (Модель) и выберите пункт Split-half (Половинное расщепление), после чего установите флажок List item labels (Список меток пунктов).

2. Щелкните на кнопке Statistics (Статистики).

3. В группе Descriptives for (Описательные статистики для) установите флажки Scale (Шкала) и Scale if item deleted (Шкала, если элемент удален), в группе Summaries (Итоги) - флажки Means (Средние), Variances (Дисперсии) и Correlations (Корреляции), в группе Inter-Item (Между пунктами) - флажок Correlations (Корреляции). Щелкните на кнопке Continue (Продолжить), чтобы вернуться в диалоговое окно Reliability Analysis: Statistics (Анализ надежности: Статистики).

4. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.

• Scale mean if item deleted (Среднее шкалы, если элемент удален) — для каждой переменной вычисляется сумма остальных 11 переменных по всем 120 объектам файла.

• Scale variance if item deleted (Дисперсия шкалы, если элемент удален) — дисперсия суммы всех переменных, без той переменной, которая удалена.

• Corrected item-total correlation (Скорректированная корреляция элемента и суммы) — коэффициент корреляции переменной с суммой остальных 11 переменных.

• Alpha if item deleted (Коэффициент альфа, если элемент удален) — коэффициент а, полученный при удалении соответствующей переменной из шкалы.

• Statistics for scale (Статистики для шкалы) — основные статистические показатели для суммы всех 9-ти задействованных в шкале переменных.

• Item means (Средние элементов) — описательная информация о средних значениях 9-ти пунктов шкалы. Среднее значение полученных средних значений равно 0,5472, наименьшее из 9-ти средних равно 0,5 и т. д.

• Item variances (Дисперсии элементов) — статистика, аналогичная средним элементов, но полученная для их дисперсий.

• Inter-item correlations (Корреляция между элементами) — описательная статистика, характеризующая корреляцию между каждой переменной шкалы и суммой остальных переменных. Для каждой переменной вычисляется коэффициент корреляции, а в выводе приводятся среднее значение, минимум и т. д. полученных коэффициентов. Среднее значение коэффициентов корреляции является величиной r в формуле расчета а.

• Squared multiple correlation (Квадрат множественной корреляции) — представленные в этой секции величины вычислены с помощью уравнения множественной регрессии, позволяющего получать прогнозируемый коэффициент корреляции данной переменной с остальными переменными, участвующими в анализе.

• Alpha (Альфа) — коэффициент α. Число элементов шкалы (к) в данном случае равно 12. Рекомендации по оценке внутренней согласованности шкалы: α > 0,9— отличная; α > 0,8— хорошая; α > 0,7— приемлемая; α > 0,6 — сомнительная; α > 0,5 — малопригодная; α < 0,5 — недопустимая.

• Standardized item alpha (Стандартизованный коэффициент альфа) — коэффициент α, вычисляемый в предположении, что элементы шкалы заранее стандартизованы. Как можно видеть, значения обычного и стандартизованного коэффициентов α почти не отличаются.

• Correlation between forms (Корреляция между формами) — приближенное значение надежности шкалы, рассчитанное в предположении, что она содержит половину элементов.

• Equal-length Spearman-Brown (Коэффициент эквивалентных форм Спирмена-Брауна) — результат гипотетического анализа надежности половинного расщепления шкалы, содержащей 12 элементов.

• Guttman Split-Half (Критерий надежности половинного расщепления Гуттмана) — значение надежности, полученное путем вычисления нижних пределов.

• Unequal-length Spearman-Brown (Критерий неэквивалентных форм Спирмена-Брауна) — результат гипотетического анализа надежности половинного расщепления шкалы.