Co oznacza Psychometria?
Zastosowanie, warunki i dobre praktyki
Psychometria zajmuje się teorią i praktyką pomiaru cech, których nie obserwuje się bezpośrednio. Obejmuje konstrukcję pozycji, modelowanie błędu, rzetelność, trafność, normy i porównywalność wyników. Jej celem nie jest wyłącznie uzyskanie wysokiego współczynnika, lecz uzasadnienie, co wynik oznacza, dla kogo i do jakiej decyzji może być użyty.
Najważniejsze zastosowanie: Stosuj przy tworzeniu, adaptacji i używaniu skal, kwestionariuszy i testów.
Jak poprawnie stosować i interpretować hasło „Psychometria”?
Przy ocenie pojęcia „Psychometria” trzeba najpierw zdefiniować konstrukt, populację, przeznaczenie wyniku i model łączący konstrukt ze wskaźnikami. Przy ocenie hasła „Psychometria” dopiero potem dobiera się współczynnik lub kryterium. W analizie dotyczącej hasła „Psychometria” w modelu refleksyjnym wskaźniki są przejawami wspólnej zmiennej, natomiast w formatywnym tworzą kompozyt; zamiana tych logik zmienia znaczenie ładunków, korelacji i oceny jakości.
Ocena pojęcia „Psychometria” powinna łączyć treść pozycji, strukturę wewnętrzną, rzetelność oraz relacje z innymi zmiennymi. Dla interpretacji hasła „Psychometria” żaden pojedynczy współczynnik nie dowodzi trafności całego zastosowania. W odniesieniu do hasła „Psychometria” należy sprawdzić niepewność estymat, stabilność w istotnych grupach, jakość kodowania pozycji odwróconych i to, czy wynik jest wystarczająco precyzyjny dla decyzji grupowej albo indywidualnej.
Co trzeba opisać w raporcie?
W raporcie dotyczącym „Psychometria” trzeba nazwać model pomiarowy, wskaźniki, sposób skalowania i użyty estymator. Przy ocenie hasła „Psychometria” wyniki powinny obejmować właściwe estymaty z przedziałami ufności oraz dowody odpowiadające konkretnemu pytaniu o rzetelność lub trafność. W analizie dotyczącej hasła „Psychometria” wszelkie progi należy uzasadnić, a decyzje o usunięciu pozycji powiązać z ich treścią.
Zakres raportowania dla hasła „Psychometria”: Raportuj model pomiarowy, jakość pozycji, niepewność i dowody trafności.
Przykład praktyczny i gotowa interpretacja
Sytuacja: Walidacja nowej skali obejmuje treść, strukturę, rzetelność, relacje z innymi miarami i funkcjonowanie w grupach.
Jak ją zinterpretować: Ocena narzędzia dotyczy interpretacji konkretnego wyniku w określonej populacji i zastosowaniu. Współczynnik rzetelności, struktura i trafność są uzupełniającymi dowodami, a nie zamiennymi etykietami jakości.
Najczęstsza pułapka i granica interpretacji
Wysoka alfa sama nie wystarcza do uznania narzędzia za trafne.
Wysoka wartość wskaźnika związanego z „Psychometria” nie naprawia błędnej operacjonalizacji. Dla interpretacji hasła „Psychometria” jakość pomiaru dotyczy określonej interpretacji wyniku w danej populacji i nie przenosi się automatycznie na inne zastosowanie.
Definicje, zalecenia interpretacyjne i sposób raportowania oparto na literaturze metodologicznej wskazanej w bibliografii (McNeish, 2018).
Powiązane hasła
Poradniki, w których użyjesz tego pojęcia
Alfa Cronbacha: jak oceniać rzetelność skali bez uproszczeń
Alfa Cronbacha krok po kroku: wzór, założenia, interpretacja, ograniczenia i sytuacje, w których lepiej raportować współczynnik omega.
Czytaj →PoradnikAnaliza czynnikowa EFA i CFA: jak dobrać metodę i uniknąć błędów
EFA i CFA w praktyce: liczba czynników, metoda ekstrakcji, rotacja, ładunki, walidacja oraz najczęstsze błędy w analizie czynnikowej.
Czytaj →PoradnikAnaliza ankiety do pracy licencjackiej i magisterskiej
Analiza ankiety do pracy dyplomowej: przygotowanie bazy, kodowanie pytań, skale, testy, modele i raport wyników do licencjatu lub magisterki.
Czytaj →Potrzebujesz wsparcia w analizie danych?
Wybierz ofertę dopasowaną do pracy dyplomowej albo profesjonalnego projektu naukowego.
Oferta dla badaczyOferta dla studentówBibliografia i dalsza literatura naukowa (APA 7)
- McNeish, D. (2018). Thanks coefficient alpha, we’ll take it from here. Psychological Methods, 23(3), 412–433. https://doi.org/10.1037/met0000144
- Dunn, T. J., Baguley, T., & Brunsden, V. (2014). From alpha to omega: A practical solution to the pervasive problem of internal consistency estimation. British Journal of Psychology, 105(3), 399–412. https://doi.org/10.1111/bjop.12046
- Sijtsma, K. (2009). On the use, the misuse, and the very limited usefulness of Cronbach’s alpha. Psychometrika, 74(1), 107–120. https://doi.org/10.1007/s11336-008-9101-0
- Appelbaum, M., Cooper, H., Kline, R. B., Mayo-Wilson, E., Nezu, A. M., & Rao, S. M. (2018). Journal article reporting standards for quantitative research in psychology: The APA Publications and Communications Board task force report. American Psychologist, 73(1), 3–25. https://doi.org/10.1037/amp0000191
- Fabrigar, L. R., Wegener, D. T., MacCallum, R. C., & Strahan, E. J. (1999). Evaluating the use of exploratory factor analysis in psychological research. Psychological Methods, 4(3), 272–299. https://doi.org/10.1037/1082-989X.4.3.272
- Hayton, J. C., Allen, D. G., & Scarpello, V. (2004). Factor retention decisions in exploratory factor analysis: A tutorial on parallel analysis. Organizational Research Methods, 7(2), 191–205. https://doi.org/10.1177/1094428104263675
Cytowania BibTeX
@article{mcneish2018alpha, author={McNeish, Daniel}, title={Thanks coefficient alpha, we’ll take it from here}, journal={Psychological Methods}, year={2018}, volume={23}, number={3}, pages={412--433}, doi={10.1037/met0000144}}@article{dunn2014omega, author={Dunn, Thomas J. and Baguley, Thom and Brunsden, Vivienne}, title={From alpha to omega: A practical solution to the pervasive problem of internal consistency estimation}, journal={British Journal of Psychology}, year={2014}, volume={105}, number={3}, pages={399--412}, doi={10.1111/bjop.12046}}@article{sijtsma2009alpha, author={Sijtsma, Klaas}, title={On the use, the misuse, and the very limited usefulness of Cronbach’s alpha}, journal={Psychometrika}, year={2009}, volume={74}, number={1}, pages={107--120}, doi={10.1007/s11336-008-9101-0}}@article{appelbaum2018jars, author={Appelbaum, Mark and Cooper, Harris and Kline, Rex B. and Mayo-Wilson, Evan and Nezu, Arthur M. and Rao, Stephen M.}, title={Journal article reporting standards for quantitative research in psychology}, journal={American Psychologist}, year={2018}, volume={73}, number={1}, pages={3--25}, doi={10.1037/amp0000191}}@article{fabrigar1999efa, author={Fabrigar, Leandre R. and Wegener, Duane T. and MacCallum, Robert C. and Strahan, Erin J.}, title={Evaluating the use of exploratory factor analysis in psychological research}, journal={Psychological Methods}, year={1999}, volume={4}, number={3}, pages={272--299}, doi={10.1037/1082-989X.4.3.272}}@article{hayton2004parallel, author={Hayton, James C. and Allen, David G. and Scarpello, Vida}, title={Factor retention decisions in exploratory factor analysis: a tutorial on parallel analysis}, journal={Organizational Research Methods}, year={2004}, volume={7}, number={2}, pages={191--205}, doi={10.1177/1094428104263675}}