Yayınlanmış bir Likert ölçeğindeki öğe sayısı geçerli olarak azaltılabilir mi?


11

[geri bildirimlere yanıt olarak yapılan düzenlemeler- teşekkürler :-)]

Doh! Daha fazla düzenleme! Üzgünüm!

Merhaba-

Moral ve benzeri konular hakkında yayınlanmış bir ölçek kullanarak sağlık personeline gönderilen bir anket ile oldukça kaba ve hazır veri toplama yapıyorum.

Tek şey, ölçeğin anketteki diğer tüm şeylerle oldukça uzun olması ve her bir alt ölçeği yarıya indirerek ve yalnızca öğelerin yarısını kullanarak boyutunu azaltmak istiyorum. Benim sezgim, bunun iyi olduğudur, çünkü alt ölçekler birbiriyle ilişkilidir ve yayın standardı araştırmalar için ideal olmasa da, sadece biraz kurumlar arası olgu bulma için uygundur.

Herkesin bunu yapmanın geçerliliği, tuzaklar veya başka bir şey hakkında herhangi bir düşüncesi olup olmadığını merak ettim. Referanslar özellikle minnettarlıkla alınmaktadır çünkü meslektaşlarımın ikna edici olması gerekecek!

Çok teşekkürler, Chris B

edits-

Evet, bilinen psikometrik özellikleri olan doğrulanmış bir ölçektir.

Bu tek boyutludur ve alt ölçekleri vardır, eğer doğru şekilde koyarsanız.

Alt öğe ve öğe düzeyinde değil toplamda çalışacağım.

30 madde, muhtemelen yaklaşık 40-60 kişi.

Şerefe!


Bu bilinen psikometrik özelliklere sahip doğrulanmış bir ölçek midir?
chl

Merhaba Chris, bu yüzden likert ölçeğindeki öğe sayısını azaltmıyor, daha az soru / madde (likert ölçeğinde ölçülen) kullanıyorsunuz. Genel olarak tedbirlerinize bağlı gibi görünüyor. Kaldırmak istediğiniz öğelerin tuttuklarınızla olan korelasyonunu kontrol edebilirsiniz. Aslında ne kadar kaldırılacağını ölçmek ilginç - soruyu bu şekilde yeniden çerçevelendirmeye değer olabilir (eğer yapmayacaksanız, daha sonra yapabilirim). İyi soru :)
Tal Galili

Üç ek soru: (1) Bu tek boyutlu bir ölçek mi yoksa birkaç alt ölçek var mı, (2) Kişi sayısı ve öğe sayısı nedir ve (3) Öğeler düzeyinde mi yoksa toplamda mı çalışıyorsunuz? ya da ortalama puan?
chl

Yanıtlar:


11

Hâlâ eksik bilgi olmasına rağmen (alt ölçek başına kişi ve öğe sayısı), ölçek azaltma hakkında bazı genel ipuçları. Ayrıca, anket düzeyinde çalıştığınız için, uzunluğunun neden bu kadar önemli olduğunu görmüyorum (sonuçta, toplam veya ortalama puanlar gibi özet istatistikleri vereceksiniz).

(A) moralle ilgili bazı yapıları ölçen bir dizi K öğeniz olduğunu, (b) "tek boyutlu" ölçeğinizin farklı yönlere alt gruplara ayrılabilecek ikinci dereceden bir faktör olduğunu, (c) ölçeğin içerik geçerliliğini korurken, yeterli doğruluktaki deneklerin toplam ölçek puanlarını özetleyecek şekilde ölçeğinizi k <K değerine düşürün.

Bu onaylanmış ölçeğin içeriği / yapı geçerliliği hakkında: İlgilenilen yapıyı en iyi yansıtacak şekilde kesinlikle öğe sayısı seçilmiştir. Anketi kısaltarak, aslında yapı kapsamını azaltmış olursunuz. Sonuçta, öğelerin sadece yarısını göz önünde bulundururken faktör yapısının aynı kaldığını kontrol etmek iyi olur (sonuçta bunları seçme şeklinizi de etkileyebilir). Bu geleneksel FA teknikleri kullanılarak yapılabilir. Ölçeği yazarlarınkine benzer bir ruhla yorumlama sorumluluğuna sahipsiniz.

Puanların güvenilirliği hakkında : Numuneye bağlı bir önlem olmasına rağmen, madde sayısını azaltırken puanların güvenilirliği azalır (bkz. Spearman-Brown formülü ); Bunu görmenin bir başka yolu, standart ölçüm hatasının (SEM) artmasıdır, ancak Leo M Harvill'in Standart Ölçüm Hatası ile ilgili bir NCME Öğretim Modülüne bakın . Söylemeye gerek yok, öğe sayısına bağlı olan her göstergeye uygulanır (örneğin, bir tür güvenilirliği, yani iç tutarlılığı tahmin etmek için kullanılabilen Cronbach alfa). Umarım bu ham puanlara dayalı gruplar arası karşılaştırmaları etkilemez.

Yani, önerilerim (en kolay yol):

  1. Yapı kapsamını en üst düzeye çıkarmak için öğelerinizi seçin; FA ile boyutsallığı ve tek değişkenli cevap dağılımları ile kapsamı kontrol edin;
  2. Ortalama interitem korelasyonlarını daha önce rapor edilenlerle karşılaştırın;
  3. Tam ölçek ve kompozitleriniz için iç tutarlılığı hesaplayın; orijinal ölçekte yayınlanan istatistiklerle uyumlu olduklarını kontrol edin (hiçbir şeyi test etmeye gerek yoktur, bunlar numuneye bağlı önlemlerdir);
  4. Orijinal ve indirgenmiş (alt) puanlar arasındaki lineer (veya polikrik veya rütbe) korelasyonları, karşılaştırılabilir olduklarından emin olmak için (yani gizli özellikteki birey konumlarının ham puanlarla nesnel olarak büyük ölçüde değişmediğinden emin olun) );
  5. Harici bir konuya özgü değişkeniniz varsa (örn. Cinsiyet, yaş veya moralle ilgili en iyi ölçü) iki grup arasındaki bilinen grup geçerliliğini karşılaştırın .

Zor yol , gizli özellik - ölçek küçültme hakkında maksimum bilgi taşıyan öğeleri seçmek için Öğe Yanıt Teorisine güvenmek olabilir aslında en iyi uygulamalarından biridir. Politomlu maddeler için modeller bu ankette kısmen anketlerin doğrulanmasıyla açıklanmıştır .

2. güncellemenizden sonra güncelleme

  1. Çok az konuyu olan politom ürünler için herhangi bir IRT modelini unutun.
  2. Faktör Analizi de bu kadar düşük örneklem büyüklüğünden muzdarip olacaktır; güvenilmez faktör yükü tahminleri alırsınız.
  3. 30 öğenin 2 = 15 öğeye bölünmesi (toplam puan için karşılık gelen SEM'deki artış hakkında bir fikir edinmek kolaydır), ancak alt ölçekleri göz önünde bulundurursanız kesinlikle daha da kötüleşecektir (bu aslında 2. sorum - Hayır. alt ölçek başına (varsa)

8

Sanırım sorunuzun açık "evet / hayır" yanıtı yok. Orijinal anketin kısa bir formunu oluşturmak için öğeleri alt ölçeklerden keyfi olarak bırakırsanız, uzun formun psikometrik doğrulamasını kaybedersiniz. Değişebilen şeyler anketin faktör yapısı, alt ölçeklerin güvenilirliği, madde-toplam korelasyonları vb. (IRT yerine klasik test teorisi düşüncesine alışkın olduğumu not edeceksiniz). Ayrıca, orijinal anketin herhangi bir standardizasyonunu kullanamazsınız. Bu nedenle, yerleşik anketlerin kısa formlarının ayrı bir doğrulama aşamasından geçmesi gerekir.

Gereksinimlerinize bağlı olarak, hepsi kaybolmaz. Standardizasyona ihtiyacınız olmayabilir, çünkü referans popülasyonu ile ilgili "mutlak" kararlar vermeden sadece numunenizdeki sonuçları karşılaştırmak isteyebilirsiniz. IMHO, kısa formu en azından grubunuzun bir alt örneği için orijinal formla doğrulama şansınız olsaydı, bir artı olurdu. Bu, sonuçların benzer olup olmadığını görmenizi sağlayabilir.

Genel olarak, bir anketin sonuçları, madde bileşimine şaşırtıcı derecede duyarlı olabilir. İnsanlar robotik olarak anketleri doldurmazlar, ancak her türlü zımni varsayımları ve bilişsel çıkarımları yaparlar: "Bu gerçekten ne hakkında?" Bu, verilen öğelerin bağlamından büyük ölçüde etkilenebilir, bkz. Schwarz, N. 1996. Biliş ve İletişim: Yargısal Yanlılıklar, Araştırma Yöntemleri ve Konuşma Mantığı. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.


4

Bir nokta eklerdim.

Grup (zaman içinde grup ortalamalarını karşılaştırma) ve bireysel seviye ölçümü (örn., Ölçek üzerindeki puanları, bireysel düzeydeki diğer ölçeklerle ilişkilendirme) arasındaki farkın farkında olun.

Güvenilirlik iki seviye için farklı şekilde geçerlidir. Belki de aşağıdaki basitleştirme yardımcı olur:

  • Grup düzeyinde ölçümün güvenilirliği, sahip olduğunuz katılımcıların sayısından ve grup düzeyinde gerçek değişkenliğin derecesinden büyük ölçüde etkilenir.
  • Bireysel seviye ölçümünün güvenilirliği, sahip olduğunuz öğe sayısından ve bireylerin gerçekte ne kadar değiştiğinden büyük ölçüde etkilenir.

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.