Coefficient Alpha and the Internal Structure of Tests

古特曼量表 数学 统计 等价(形式语言) 同质性(统计学) 可解释性 心理测量学 相关性 纯数学 计算机科学 几何学 机器学习
作者
Lee J. Cronbach
出处
期刊:Psychometrika [Springer Science+Business Media]
卷期号:16 (3): 297-334 被引量:42844
标识
DOI:10.1007/bf02310555
摘要

A general formula ( α ) of which a special case is the Kuder-Richardson coefficient of equivalence is shown to be the mean of all split-half coefficients resulting from different splittings of a test. α is therefore an estimate of the correlation between two random samples of items from a universe of items like those in the test. α is found to be an appropriate index of equivalence and, except for very short tests, of the first-factor concentration in the test. Tests divisible into distinct subtests should be so divided before using the formula. The index \documentclass[12pt]{minimal} \usepackage{amsmath} \usepackage{wasysym} \usepackage{amsfonts} \usepackage{amssymb} \usepackage{amsbsy} \usepackage{mathrsfs} \usepackage{upgreek} \setlength{\oddsidemargin}{-69pt} \begin{document} $$\bar r_{ij} $$ \end{document} , derived from α , is shown to be an index of inter-item homogeneity. Comparison is made to the Guttman and Loevinger approaches. Parallel split coefficients are shown to be unnecessary for tests of common types. In designing tests, maximum interpretability of scores is obtained by increasing the first-factor concentration in any separately-scored subtest and avoiding substantial group-factor clusters within a subtest. Scalability is not a requisite.
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