Résumés
Résumé
L’alpha de Cronbach est l’indice de consistance interne le plus répandu en sciences de l’éducation. Le but de cet article est d’évaluer la performance de six estimateurs de consistance interne à partir d’une étude de simulation. La simulation porte sur l’alpha de Cronbach, le lambda-2, le lambda-4 et le lambda-6 de Guttman, la plus grande limite inférieure et l’oméga. Quarante-cinq scénarios ont été définis par la taille de l’échantillon, le nombre d’items et la valeur des coefficients de saturation factorielle. Les résultats suggèrent que, dans le cas où l’instrument compte cinq items, l’estimateur à privilégier serait l’oméga. Dans les autres cas, ce serait la grande limite inférieure. L’alpha et le lambda-2 sont systématiquement les deux estimateurs qui sous-estiment le plus la valeur de la consistance interne et devraient être évités. Le lambda-6 serait le meilleur estimateur offert par SPSS. Dans l’ensemble, cette étude offre un rationnel empirique pour un changement de pratique dans les recherches en éducation.
Mots-clés :
- fidélité,
- consistance interne,
- mesure,
- simulation,
- alpha de Cronbach
Abstract
Cronbach’s alpha is the most common internal consistency index in educational sciences. The goal of this article is to assess the performance of six internal consistency estimators by conducting a simulation study. The simulation focuses on Cronbach’s alpha, lambda-2, Guttman’s lambda-4 and lambda-6, the greatest lower bound (GLB) and the omega. Forty-five scenarios were defined by the sample size, the number of items and the value of factorial saturation coefficients. The results suggest that if the instrument has five items, the preferred estimator would be omega. In other cases, it would be the GLB. Alpha and lambda-2 are systematically the two estimators that most underestimate the value of internal consistency and should be avoided. Lambda-6 would be the best estimator offered by SPSS. Overall, this study offers an empirical rationale for a change of practice in educational research.
Keywords:
- fidelity,
- internal consistency,
- measure,
- simulation,
- Cronbach’s alpha
Resumen
El alfa de Cronbach es el índice de consistencia interna más extendido en ciencias de la educación. El objetivo de este artículo es evaluar el rendimiento de seis estimadores de consistencia interna a partir de un estudio de simulación. La simulación trata del alfa de Cronbach, el lambda-2, el lambda-4 y el lambda-6 de Guttman, el mayor límite inferior y el omega. Se definieron cuarenta y cinco situaciones según el tamaño de la muestra, el número de ítems y el valor de los coeficientes de saturación factorial. Los resultados sugieren que, en el caso en que el instrumento cuente con cinco ítems, el estimador a privilegiar sería el omega. En los otros casos, sería el mayor límite inferior. El alfa y el lambda-2 son sistemáticamente los dos estimadores que más subestiman el valor de la consistencia interna y deberían ser evitados. El lambda-6 sería el mejor estimador ofrecido por el programa informático SPSS. De manera general, nuestro estudio ofrece una justificación empírica para un cambio de prácticas en las investigaciones en educación.
Palabras clave:
- fidelidad,
- consistencia interna,
- medida,
- simulación,
- alfa de Cronbach
Parties annexes
Bibliographie
- Bentler, P. M. (2009). Alpha, dimension-free, and model-based internal consistency reliability. Psychometrika, 74(1), 137-143.10.1007/s11336-008-9100-1 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Callender, J. C. et Osburn, H. G. (1979). An empirical comparison of coefficient alpha, Guttman’s lambda-2, and MSPLIT maximized split-half reliability estimates. Journal of educational measurement, 16(2), 89-99.10.1111/j.1745-3984.1979.tb00090.x Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Cho, E. (2016). Making reliability reliable: A systematic approach to reliability coefficients. Organizational research methods, 19(4), 651-682.10.1177/1094428116656239 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Cho, E. et Kim, S. (2015). Cronbach’s coefficient alpha: Well known but poorly understood. Organizational research methods, 18(2), 207-230.10.1177/1094428114555994 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Cortina, J. M. (1993). What is coefficient alpha? An examination of theory and applications. Journal of applied psychology, 78(1), 98-104.10.1037/0021-9010.78.1.98 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297-334.10.1007/BF02310555 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Cronbach, L. J. et Shavelson, R. J. (2004). My current thoughts on coefficient alpha and successor procedures. Educational and psychological measurement, 64(3), 391-418.10.1177/0013164404266386 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Davenport, E. C., Davison, M. L., Liou, P.-Y. et Love, Q. U. (2015). Reliability, dimensionality, and internal consistency as defined by Cronbach: Distinct albeit related concepts. Educational measurement: Issues and practice, 34(4), 1-6.10.1111/emip.12095 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Green, S. B. et Yang, Y. (2009). Commentary on coefficient alpha: A cautionary tale. Psychometrika, 74(1), 121-135.10.1007/s11336-008-9098-4 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Guttman, L. (1945). A basis for analyzing test-retest reliability. Psychometrika, 10(4), 255-282.10.1007/BF02288892 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Henson, R. K. (2001). Understanding internal consistency reliability estimates: A conceptual primer on coefficient alpha. Measurement and evaluation in counseling and development, 34(3), 177-189.10.1080/07481756.2002.12069034 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Hunt, T. D. et Bentler, P. M. (2015). Quantile lower bounds to reliability based on locally optimal splits. Psychometrika, 80(1), 182-195.10.1007/s11336-013-9393-6 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Jackson, P. H. et Agunwamba, C. C. (1977). Lower bounds for the reliability of the total score on a test composed of non-homogeneous items: I: Algebraic lower bounds. Psychometrika, 42(4), 567-578.10.1007/BF02295979 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Kelley, K. et Pornprasertmanit, S. (2015). Confidence intervals for population reliability coefficients: Evaluation of methods, recommendations, and software for composite measures. Psychological methods, 21(1), 69-92.10.1037/a0040086 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- McDonald, R. P. (1978). Generalizability in factorable domains: “Domain validity and generalizability”. Educational and psychological measurement, 38(1), 75-79.10.1177/001316447803800111 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- McDonald, R. P. (1985). Factor analysis and related methods. Erlbaum.10.1037/1082-989X.5.3.343 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Osburn, H. G. (2000). Coefficient Alpha and related internal consistency reliability coefficients. Psychological methods, 5(3), 343-355.10.1037/1082-989X.5.3.343 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Revelle, W. (1979). Hierarchical cluster analysis and the internal structure of tests. Multivariate behavioral research, 14(1), 57-74.10.1207/s15327906mbr1401_4 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Revelle, W. et Zinbarg, R. E. (2009). Coefficients alpha, beta, omega, and the GLB: Comments on Sijtsma. Psychometrika, 74(1), 145-154.10.1007/s11336-008-9102-z Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Schmitt, N. (1996). Uses and abuses of coefficient Alpha. Psychological assessment, 8(4), 350-353.10.1037/1040-3590.8.4.350 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Shapiro, A. et Ten Berge, J. M. F. (2000). The asymptotic bias of minimum trace factor analysis, with applications to the greatest lower bound to reliability. Psychometrika, 65(3), 413-425.10.1007/BF02296154 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Sijtsma, K. (2009a). On the use, the misuse, and the very limited usefulness of Cronbach’s alpha. Psychometrika, 74(1), 107-120.10.1007/s11336-008-9101-0 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Sijtsma, K. (2009b). Reliability beyond theory and into practice. Psychometrika, 74(1), 169-173.10.1007/s11336-008-9103-y Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Streiner, D. L. (2003). Starting at the beginning: An introduction to coefficient alpha and internal consistency. Journal of personality assessment, 80(1), 99-103.10.1207/S15327752JPA8001_18 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Streiner, D. L., Norman, G. R. et Cairney, J. (2015). Health measurement scales. A practical guide to their development and use (5th édition). Oxford University Press.10.1093/med/9780199685219.001.0001 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Tang, W. et Cui, Y. (2012, 17 avril). A simulation study for comparing three lower bounds to reliability. Communication présentée à l’AERA Division D: Measurement and research methodology, section 1: Educational measurement, psychometrics, and assessment (1-25).10.1007/BF02293815 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Ten Berge, J. M. F. et Sočan, G. (2004). The greatest lower bound to the reliability of a test and the hypothesis of unidimensionality. Psychometrika, 69(4), 613-625.10.1007/BF02289858 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Ten Berge, J. M. F. et Zegers, F. E. (1978). A series of lower bounds to the reliability of a test. Psychometrika, 43(4), 575-579.10.1007/BF02293815 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Trizano-Hermosilla, I. et Alvarado, J. M. (2016). Best alternatives to Cronbach’s Alpha reliability in realistic conditions: Congeneric and asymmetrical measurements. Frontiers in psychology, 7(769), 1-8.10.3389/fpsyg.2016.00769 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
- Woodhouse, B. et Jackson, P. H. (1977). Lower bounds for the reliability of the total score on a test composed of non-homogeneous items: II: A search procedure to locate the greatest lower bound. Psychometrika, 42(4), 579-591.10.1007/BF02295980 Google Scholar Rechercher cette référence bibliographique sur Google Scholar
