Sıralı Cronbach Alfa Katsayısı
Ordinal Cronbach's Alpha · Ayrıca şöyle bilinir: alpha for ordinal data, polychoric alpha, ordinal reliability coefficient, alpha based on polychoric correlations
Sıralı Cronbach alfa, Pearson korelasyonları yerine polikhorik veya poliseryal korelasyonlardan hesaplanan bir güvenilirlik katsayısıdır, bu da onu Likert tipi ve diğer sıralı madde yanıt verileri için uygun hale getirir. Maddeler sürekliymiş gibi ele alındığında ancak aslında sıralı olduğunda standart Cronbach alfa'nın ürettiği sistematik aşağı yönlü yanlılığı düzeltir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Bir ölçek Likert tipi maddelerden beş veya daha az yanıt kategorisiyle oluştuğunda veya maddeler sıralı ancak ayrık bir yanıt formatına sahip olduğunda sıralı Cronbach alfa'yı kullanın. Maddelerin sürekli olarak ele alınamadığı ölçek geliştirme ve doğrulama çalışmalarında geleneksel alfaya tercih edilen alternatiftir. Maddeler gerçekten sürekli olduğunda veya ölçek başına 200'den az vaka bulunduğunda kullanmayın, çünkü polikhorik korelasyonlar örneklem yoğunludur ve küçük örneklemlerde kararsızdır. Ayrıca maddeler ikili olduğunda (bunun yerine KR-20 veya nokta-biserial yaklaşımları kullanın) veya temel ikili normal dağılım varsayımının makul olmadığı durumlarda kaçının.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Likert maddelerinin kaba kategorizasyonunun neden olduğu Cronbach alfa'daki sistematik aşağı yönlü yanlılığı giderir.
- Sıralı yanıtların altında yatan gizil sürekli özelliğe teorik olarak gerekçelendirilmiş bir güvenilirlik tahmini sağlar.
- Geleneksel alfayla doğrudan karşılaştırılabilir, bu da hakemlerin ve uygulayıcıların düzeltmeyi anlamasını kolaylaştırır.
- Yaygın istatistiksel yazılımlarda desteklenir (R psych paketi, sözdizimi uzantılarıyla SPSS, Mplus), uygulama engellerini azaltır.
- Özellikle alfa farklılıklarının gerçek güvenilirlik farklılıklarını değil, kategorizasyon etkilerini yansıtabileceği kültürlerarası veya gruplararası çalışmalarda değerlidir.
- Polikhorik korelasyonlar iteratif olarak tahmin edildiği ve ikili frekans tablolarındaki yeterli hücre frekanslarını gerektirdiği için geleneksel alfadan daha büyük örneklemler gerektirir.
- Her sıralı maddenin altında yatan ikili normal sürekli bir değişkeni yansıttığı varsayılır; bu varsayım ciddi şekilde ihlal edilirse, polikhorik tahmin bozulur.
- Geleneksel alfa gibi, sıralı alfa da yalnızca tau-ekivalansı altında güvenilirliğin alt sınırıdır; maddelerin eşit olmayan faktör yükleri olduğunda güvenilirliği hafife alır, bu durumda omega daha iyi bir seçenektir.
- Yazılım uygulamaları, yakınsama olmaması veya pozitif tanımlı olmayan polikhorik matrislerle nasıl başa çıktıkları konusunda farklılık gösterir, bu da platformlar arasında farklı sonuçlar üretebilir.
- Çok boyutluluğu hesaba katmaz; ölçek esasen tek boyutlu değilse, geleneksel alfa gibi sıralı alfa da boyutluluğu güvenilirlikle karıştırır.
SSS
Sıralı alfa'yı geleneksel Cronbach alfa yerine ne zaman kullanmalıyım?
Öğeleriniz Likert tipi veya diğer sıralı yanıt formatlarına sahip olduğunda, özellikle beş veya daha az kategoriyle, sıralı alfa'yı kullanın. Sıralı verilere uygulanan geleneksel alfa, kategori puanlarını sürekli olarak ele aldığı için güvenilirliği sistematik olarak hafife alır. İki değer yaklaşık 0.05'ten fazla farklılık gösteriyorsa, rapor edilecek daha savunulabilir tahmin sıralı alfadır.
Sıralı alfa McDonald'ın omegasından daha mı iyi?
Biraz farklı soruları yanıtlıyorlar. Sıralı alfa, sıralı kategorizasyon için düzeltme yapar ancak tau-ekivalansı varsayımını korur. McDonald'ın omegası bir faktör modeline dayanır ve tau-ekivalansı varsaymaz, bu da eşit olmayan yüklere sahip maddeler için daha iyi bir alt sınır olmasını sağlar. Sıralı maddeler için, bir faktör modeli içinde polikhorik korelasyonlardan hesaplanan sıralı omega, en savunulabilir tek güvenilirlik indeksidir, ancak sıralı alfa yaygın olarak rapor edilen ve yorumlanabilir bir tamamlayıcı olmaya devam etmektedir.
Sıralı alfa için ne kadar büyük bir örneğe ihtiyacım var?
Polikhorik korelasyonlar iteratif olarak tahmin edilir ve ikili frekans tablolarında yeterli hücre frekansları gerektirir. Pratik bir kılavuz olarak, ölçek başına en az 200 vaka önerilir; daha az vaka ile, polikhorik tahminler kararsız hale gelir veya yakınsamayabilir ve sıralı alfa yanıltıcı olabilir.
Sıralı alfa 1.0'ı aşabilir mi?
Teorik olarak hayır, çünkü geleneksel alfa ile aynı formül tarafından sınırlanmıştır. Pratikte, örnekleme hatası nedeniyle polikhorik korelasyon matrisi pozitif tanımlı değilse, hesaplanan değerler 1.0'ı aşabilir. Bu, gerçek süper güvenilirlikten ziyade sorunlu bir matrisi işaret eder ve yakınsama olmamasına neden olan temel madde çifti araştırılmalıdır.
Sıralı alfa'yı hesaplamak için hangi yazılımı kullanabilirim?
R paketi psych, 'polychoric=TRUE' seçeneğiyle alpha() işlevini sağlar ve polychoric() işlevi gerekli korelasyon matrisini üretir. Mplus, kategorik tahminciler altında KBY çıktısının bir parçası olarak hesaplar. SPSS sözdizimi uzantıları veya PROCESS makrosunu gerektirir; özel ücretsiz komut dosyaları da indirmek için mevcuttur.
Kaynaklar
- Zumbo, B. D., Gadermann, A. M., & Zeisser, C. (2007). Ordinal versions of coefficients alpha and theta for Likert rating scales. Journal of Modern Applied Statistical Methods, 6(1), 21–29. DOI: 10.22237/jmasm/1177992180 ↗
- Gadermann, A. M., Guhn, M., & Zumbo, B. D. (2012). Estimating ordinal reliability for Likert-type and ordinal item response data: A conceptual, empirical, and practical guide. Practical Assessment, Research and Evaluation, 17(3), 1–13. DOI: 10.7275/n560-j767 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Ordinal Cronbach's Alpha. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/psychometrics/ordinal-cronbachs-alpha
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Doğrulayıcı faktör analizi (DFA)Psikometri↔ karşılaştır
- Sıralı Madde AnaliziPsikometri↔ karşılaştır
- Sıralı Güvenilirlik AnaliziPsikometri↔ karşılaştır