Надёжность психологического теста

Этот метод заключается в расщеплении/разделении теста на две равные части (например, четные и нечетные вопросы, первая и вторая половина), а затем находится корреляция между ними. Если корреляция высокая, тест можно считать надежным.

МЭБ состоит в применении двух сопоставимых друг с другом форм теста для большой выборки (например, формы L и M для измерения в шкале интеллекта Стэнфорда-Бине). Результаты, полученные при выполнении двух форм, сравнивают и высчитывают корреляцию. Если коэффициент корреляции высокий, следовательно, тест надежен. Недостаток этого метода в том, что он подразумевает такой длительный и трудоемкий процесс, как создание двух эквивалентных форм.

В этом методе, предложенном Ли Кронбахом, сравнивается разброс каждого элемента с общим разбросом всей шкалы. Если разброс результатов теста меньше, чем разброс результатов для каждого отдельного вопроса, следовательно, каждый отдельный вопрос направлен на исследование одного и того же общего основания. Они вырабатывают значение, которое можно считать истинным. Если такое значение выработать нельзя, то есть получается случайный разброс при ответе на вопросы, тест не надежен и коэффициент альфа Кронбаха будет равен 0. Если же все вопросы измеряют один и тот же признак, то тест надежен и коэффициент альфа Кронбаха в этом случае будет равен 1.

${\displaystyle \alpha }$ Кронбаха определяется как

${\displaystyle {{{N} \over {N-1}}\left({{\sigma _{X}^{2}-\sum _{i=1}^{N}{\sigma _{Y_{i}}^{2}}} \over {\sigma _{X}^{2}}}\right)}}$,

где ${\displaystyle N}$ — число элементов в шкале, ${\displaystyle \sigma _{X}^{2}}$ — дисперсия общего тестового балла, и ${\displaystyle \sigma _{Y_{i}}^{2}}$ — дисперсия элемента ${\displaystyle i}$.

Альтернативный способ вычисления выглядит следующим способом:

${\displaystyle \alpha ={N\cdot {\bar {c}} \over ({\bar {v}}+(N-1)\cdot {\bar {c}})}}$

где N — число элементов в шкале,${\displaystyle {\bar {v}}}$ — средняя дисперсия для выборки,${\displaystyle {\bar {c}}}$ — среднее значение для всех ковариаций между компонентами выборки.

В настоящее время Кронбаха считают при помощи SPSS, STATISTICA и других современных статистических пакетов, возможно и при помощи Microsoft Excel

Альфа Кронбаха в целом будет возрастать по мере увеличения взаимных корреляций переменных, и, поэтому, считается маркёром внутренней согласованности оценки достоверности результатов тестов. Так как максимальное взаимные корреляции между переменными по всем пунктам присутствуют, если измеряется одно и то же, альфа Кронбаха косвенно указывает на степень того, насколько все пункты измеряют одно и то же. Таким образом, альфа наиболее целесообразно использовать, когда все пункты направлены на измерение одного и того же явления, свойства, феномена. Однако, следует заметить, что высокое значение коэффициента указывает на наличие общего основания у набора вопросов, но не говорит о том, что за ними стоит один-единственный фактор — одномерность шкалы следует подтверждать дополнительными методами. Когда измеряют гетерогенную структуру, альфа Кронбаха часто будет низким. Таким образом, альфа не подходит для оценки надежности умышленно гетерогенной инструментов (например, для оригинала MMPI, в данном случае имеет смысл проводить отдельные измерения для каждой шкалы).

Считается, что профессионально разработанные тесты должны иметь внутреннюю согласованность на уровне не менее 0.70.

Коэффициент альфа может применяться и для решения другого типа задач. Так, с его помощью можно измерять степень согласованности экспертов, оценивающих тот или иной объект, стабильность данных при многократных измерениях и т.д

Метод вычисления критерия альфа Кронбаха может быть рассмотрен как расширение Кьюдера-Ричардсона-20, который является эквивалентом для работы с дихотомиями или переменными, принимающих только два значения (например, ответы истинно/ложно).

Критерий альфа Кронбаха теоретически связан с формулой прогнозирования Спирмана-Брауна. И обе эти формулы вытекают из классической теорией теста (недоступная ссылка), заключающийся в том, что достоверность результатов тестирования может быть выражена как отношение дисперсий истинной и общей оценок (ошибки и истинной оценки).

Надежность показывает, что результаты проводимого исследования близки к истине, а валидность показывает, что результаты действительно относятся к тому явлению, которое изучается исследователем. Валидное исследование автоматически является надежным, однако обратное следствие не обязательно. Надежное исследование может и не быть валидным.