Polinomik Güvenilirlik Analizi
Reliability Analysis for Polytomous Items · Ayrıca şöyle bilinir: polytomous scale reliability, ordinal reliability estimation, reliability for ordered-category items, polychoric reliability analysis
Polinomik güvenilirlik analizi, Likert tipi, derecelendirme veya kısmi kredi öğeleri gibi ikiden fazla sıralı yanıt kategorisine sahip öğelerden oluşan ölçeklerin iç tutarlılığını veya ölçüm hassasiyetini tahmin eder. Polikolik korelasyonlar veya ÖTİ tabanlı hassasiyet indeksleriyle çalışarak, geleneksel Cronbach alfa'daki iyi bilinen bir eksik tahmin yanlılığını 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, anlamsal diferansiyel veya kısmi kredi formatları için tipik olduğu üzere üç veya daha fazla sıralı yanıt kategorisine sahip öğelerden oluştuğunda, polinomik güvenilirlik analizi kullanın. Özellikle geleneksel Cronbach alfa'nın sistematik olarak yanıltıcı olacağı durumlarda önemlidir — örneğin, beş kategorili öğelerle zayıflama önemli olabilir. Gerçekten sürekli öğeler (örneğin, 0-100 ölçeğindeki aralık olarak ele alınan kaydırıcı derecelendirmeleri) veya kendi tahmincilerine sahip ikili öğeler (KR-20, tetrakorik tabanlı alfa) için gerekli değildir. Kategorilerin sayısının prensipli bir model olmadan öğeler arasında geniş ölçüde farklılaştığı durumlarda uygulamaktan kaçının.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Sıralı öğeleri geleneksel Cronbach alfa'da sürekli olarak ele almanın ürettiği güvenilirliğin sistematik eksik tahminini düzeltir.
- Sıralı omega, tau-eşdeğerliğini gerektirmez, bu da öğelerin faktör yüklemelerinde farklılık gösterdiği durumlarda doğru olmasını sağlar, ki bu pratikte yaygındır.
- ÖTİ tabanlı marjinal güvenilirlik, ölçüm hassasiyetinin yalnızca ortalama olarak değil, özellik sürekliliği boyunca nasıl değiştiğini yakalar.
- Güvenilirlik tahminini, sıralı verilerin teyit edici faktör analizinde tipik olarak kullanılan polikolik faktör modeliyle uyumlu hale getirir, iç tutarlılığı sağlar.
- Dergi hakemleri için modern psikometrik standartlara aşina olanlar için daha savunulabilir bir güvenilirlik tahmini sağlar.
- Polikolik korelasyonlar, gizli sürekli değişkenlerin altında yatan ikili normalite varsayımını gerektirir; ihlaller korelasyonları şişirir ve güvenilirliği aşırı tahmin edebilir.
- Sıralı alfa hala tau-eşdeğerliğini (eşit faktör yüklemeleri) varsayar, bu genellikle gerçekçi değildir; yüklemeler farklı olduğunda sıralı omega tercih edilmelidir.
- ÖTİ tabanlı güvenilirlik, bir polinomik ÖTİ modeli uydurmayı gerektirir ve model uyumuna duyarlıdır; marjinal güvenilirlik ayrıca gizli özelliğin varsayılan popülasyon dağılımına da bağlıdır.
- Küçük örneklemlerde (kabaca 200'ün altında), polikolik korelasyonlar kararsızdır, bu da tüm sonraki güvenilirlik tahminlerini güvenilmez hale getirir.
- Yazılım uygulamaları, sıralı omega ve marjinal güvenilirliği nasıl hesapladıkları konusunda farklılık gösterir; kullanıcılar hangi formülün uygulandığını doğrulamalıdır.
SSS
Neden geleneksel Cronbach alfa Likert öğeleri için çok düşüktür?
Cronbach alfa, öğeler arasındaki Pearson korelasyonlarını kullanır. Polinomik öğeler için, Pearson korelasyonları, kategorizasyonun ayrışma hatası eklemesi nedeniyle gerçek gizli korelasyonlara göre zayıflatılır. Sıralı alfa, altında yatan sürekli gizli değişkenler arasındaki korelasyonu tahmin eden polikolik korelasyonları kullanarak bunu düzeltir ve daha az yanlı bir güvenilirlik katsayısı verir.
Likert ölçeği için sıralı alfa mı yoksa sıralı omega mı rapor etmeliyim?
Sıralı omega genellikle tercih edilir çünkü tau-eşdeğerliğini varsaymaz — yani, tüm öğelerin aynı faktör yüklemelerine sahip olmasını gerektirmez. Pratikte, Likert ölçekleri nadiren tau-eşdeğerliği varsayımını karşılar, bu nedenle sıralı omega daha doğru bir tahmin sağlar. Sıralı alfa'yı yalnızca tau-eşdeğerliğini doğruladıysanız veya hızlı bir tarama tahmini arıyorsanız raporlayın.
Sıralı yaklaşımın önem kazanması için kaç yanıt kategorisi yeterlidir?
Pearson tabanlı alfanın zayıflaması, üç veya dört kategori ile en şiddetlidir. Yedi veya daha fazla kategori ile, Pearson korelasyonları polikolik korelasyonlara yakından yaklaşır, bu nedenle geleneksel ve sıralı tahminler arasındaki fark azalır. En yaygın format olan beş kategorili Likert öğeleri için — sıralı düzeltmeler anlamlı derecede daha yüksek ve daha doğru güvenilirlik tahminleri üretir.
Standart yazılımlarda (örneğin R veya SPSS) polinomik güvenilirliği hesaplayabilir miyim?
R'da, psych paketi korelasyon matrisi için polychoric() ve sıralı omega için omega() sağlar ve MBESS paketi ci.reliability() sunar. lavaan paketi, polikolik matrisler üzerinde bir KFY çerçevesinde omega tahminini destekler. SPSS, sıralı alfa veya omega'yı yerel olarak hesaplamaz; kullanıcılar genellikle polikolik matrisi dışa aktarır ve harici olarak işler veya SPSS R eklentisini kullanır.
Polinomik ölçekler için asgari kabul edilebilir bir güvenilirlik katsayısı nedir?
Keşif veya tarama amaçları için 0.70 ve uygulamalı veya klinik kararlar için 0.80 olan geleneksel eşik, sıralı veya geleneksel güvenilirliğin rapor edilip edilmediğine bakılmaksızın standart referans noktası olmaya devam etmektedir. Ancak, sıralı tahminler geleneksel alfadan daha yüksek olduğu için, geleneksel alfa altında eşiğin altına düşen bir ölçek, sıralı alfada onu karşılayabilir — ve bu fark şeffaf bir şekilde rapor edilmelidir.
Kaynaklar
- Green, S. B. & Yang, Y. (2009). Reliability of summed item scores using structural equation modeling: An alternative to coefficient alpha. Psychometrika, 74(1), 155–167. DOI: 10.1007/s11336-008-9099-3 ↗
- 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 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Reliability Analysis for Polytomous Items. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/psychometrics/polytomous-reliability-analysis
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Doğrulayıcı faktör analizi (DFA)Psikometri↔ karşılaştır
- Madde Yanıt Teorisi (MYT)Psikometri↔ karşılaştır
- Sıralı Güvenilirlik AnaliziPsikometri↔ karşılaştır