… ja see ei ole midagi muud kui seesama Cronbachi alfa. Cronbach (1916-2011) oli Ameerika arengupsühholoog (see ka vihjeks – miks alfa on nii populaarne just psühhol
oogide ja muude sotsiaalteadlaste seas) ning tema arvatavasti kuulsaimaks leiutiseks seesama alfa.
Mis on Cronbachi alfa? Tegemist on sisereliaabluse koefitsendiga. Praktiline näide – soovid mõõta vastaja stressitaset. Kuna tegemist on üsna keeruka ja mitmetahulise fenomeniga, siis on selge, et sa ei saa küsida lihtsalt – kui stressis sa oled. Seetõttu küsid pigem erinevaid küsimusi, mis kõik mõõdavad ühe nähtuse – antud juhul stressi – erinevaid tahke. Hiljem soovid aga liita kõik antud vastused kokku ning saada kätte iga vastaja üldine stressitase.
Seetõttu palud ankeedis hinnata alljärgnevaid väiteid skaalal Nõustun täielikult / Nõustun osaliselt / Ei nõustu üldse. Väited võiksid olla ehk midagi sellist:
– Tunnen ennast olevat pinges
– Olen tihti kurvameelne
– Ma ei ole rahul oma eluga
– Väikseimgi ebaedu viib mind pikaks ajaks rööpast välja
Loogika ütleb seda, et stressi all kannatavad inimesed peaksid vastama kõikidele küsimustele sarnaselt. Sarnased vastused viitaksid ka meie lootusele, et eelpool nimetatud küsimused kõik mõõdavad ühte ja seda sama fenomeni – stressi. Saame seda kontrollida hõlpsalt korrelatsioonanalüüsi abil, kuid tulemuseks saame korrelatsioonmaatriksis kokku 6 erinevat korrelatsioonkoefitsenti – sest korrelatsioonkoefitsent peegeldab ju ainult kahe tunnuse omavahelist seost. Meil aga on selliseid seosed kokku 6.
Kas poleks hea, kui saaksime kõik need erinevad koefitsendid kokku panna? Jah – üheks ideeks oleks arvutada keskmine korrelatsioonkoefitsent, kuid lugedes ühte vanemat artiklit (1), tuli prof Cronbachil 1951. aastal parem idee (2). Ja ajaloolise tõe huvides olgu ära märgitud, et Cronbach ise alfa väljatöötamise aust keeldus.
Arvutuslikult näeb see välja järgmine:
Alfa = N / (N-1) * (Koguvarieeruvus – Kõikide tunnuste individuaalse varieeruvuste summa) / Koguvarieeruvus
N = uuritavate tunnuste arv, mitte respondentide arv!
Kokkuvõttes – tegemist on sisereliaabluse koefitsendiga ning mõõdab ta inimkeeles seda, et kui sarnaselt mõõdavad erinevad küsimused ühte ja sama fenomeni.
Alfa väärtused
Hea on, et tulenevalt arvutusmeetodist jääb alfa väärtus üldjuhul 0 ja 1 vahele (kui väga aus olla, siis teoreetiliselt võib ka negatiivne väärtus mõningatel juhtudel ilmneda – väga väike valim ja/või vastupidiselt sõnastatud skaalade puhul). Mida kõrgem alfa väärtus, seda kõrgem on uuritavate tunnuste reliaablus. Kriitiliseks piiriks on olenevalt teadusharust üldjuhul 0,8 (psühholoogia) või siis 0,7 (nt majandusteadus) ringi.
Üldised soovitused alfa väärtuste tõlgendamisel:
Alfat võib kasutada ka dihhotoomsete tunnuste puhul.
See kõik on hea, aga mida peaks arvestama kriitilise pilgu puhul? Kolm olulist momenti:
- Alfa suurust mõjutab analüüsi kaasatud tunnuste arv – hea ning kõrge alfa väärtus võib olla kunstilikult ülespumbatud paljude tunnuste kaasamise abil.
- Teiseks – kõrge alfa väärtus ei pruugi viidata testi/küsimusteploki kõrgele sisulisele reliaablusele (vrdl korrelatsioon ei viita alati kausaalsusele).
- Kui alfa väärtus on väga kõrge, siis tekib õigustatud küsimus – kas on vajalik ühte fenomeni niivõrd paljude küsimustega mõõta – kas küsimused mitte ei dubleeri üksteist?
Viited:
(1) Kuder, G. F., & Richardson, M. W. (1937). The theory of estimation of test reliability. Psychometrika, 2, 151–160
(2) Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16, 297–334