Jak ověřit reliabilitu dotazníku?
Ověření reliability a validity dotazníku by mělo být součástí každé analýzy, která používá dotazník složený s více konstruktů/dimenzí. Příkladem jsou standardizované sociologické a psychologické dotazníky jako
- NEO-FFI – měřící osobnostní charakteristiky (tzv. Velkou pětku / Big Five),
- Meisterův dotazník – zaměřený na měření psychické zátěže při práci,
- WHOQOL – hodnotící kvalitu života
Reliabilita položek dotazníku: Co to je a jak ji měřit?
Reliabilita zjednodušeně říká, zda je náš měřicí nástroj (dotazník) stabilní. Pokud bychom měření opakovali za stejných podmínek, měli bychom dostat stejné výsledky.
Když vyhodnocujeme dotazníky, často položky patřící do jedné dimenze (subškály) shrnujeme pomocí součtu nebo průměru, abychom získali skóre dané dimenze. V tu chvíli musíme ověřit tzv. vnitřní konzistenci – tedy zda všechny položky v dané subškále skutečně „táhnou za jeden provaz“ a měří stejný koncept.
K tomuto účelu se nejčastěji používají dva koeficienty: Cronbachova alpha a McDonaldova omega. Který z nich zvolit?
Cronbachova alfa
Cronbachova alfa je nejrozšířenější mírou reliability. Vzhledem k tomu, že se v akademické i komerční sféře používá už desítky let, stala se standardní součástí snad všech statistických softwarů (např. Jamovi, JASP, STATISTICA, SPSS a další).
Jak funguje a jaké má limity?
- Princip: Výpočet je založen na korelacích mezi jednotlivými položkami.
- Předpoklad: Předpokládá, že všechny položky v rámci jedné subškály mají stejnou důležitost (váhu).
- Problém s počtem položek: Hodnota alfy se automaticky zvyšuje s rostoucím počtem položek v dotazníku. To vede k tomu, že u dimenzí s vyšším počtem položek dochází k nadhodnocování reliability a u krátkých subškál naopak k jejímu podhodnocování.
I když jde o stále nejpopulárnější nástroj, z metodologického hlediska se jedná o vcelku nepřesnou míru.
McDonaldova omega
McDonaldova omega představuje modernější alternativu, která odstraňuje hlavní nedostatky Cronbachovy alfy. Její popularita roste, byť ji zatím nenajdeme úplně ve všech starších programech (najdeme ji například v software SPSS, R nebo Jamovi).
V čem se liší od Cronbachovy alfy?
- Princip: Výpočet je založen na faktorové analýze položek (konkrétně na faktorových nábojích).
- Individuální váha: Na rozdíl od alfy dokáže každé jednotlivé otázce v dotazníku přiřadit jinou důležitost (váhu).
- Výsledek: Díky tomu, že bere v potaz reálnou sílu vazby každé položky k měřenému konstruktu, je McDonaldova omega podstatně přesnější.
Srovnání: Cronbachova alfa vs. McDonaldova omega
Vlastnost | Cronbachova alfa (α) | McDonaldova omega (ω) |
Přesnost | Nižší (náchylná k počtu položek) | Vysoká (odráží reálnou strukturu dat) |
Základ výpočtu | Korelační matice | Faktorová analýza (faktorové náboje) |
Důležitost položek | Považuje všechny položky za stejně důležité | Přiřazuje položkám různé váhy |
Dostupnost v SW | Téměř každý statistický software | SPSS, R, Jamovi, JASP |
Pokud analyzujete data z dotazníků na profesionální úrovni nebo píšete vědeckou práci, doporučujeme primárně reportovat McDonaldovu omegu, protože poskytuje nezkreslené výsledky.
Pokud však váš statistický software omegu nepodporuje, nebo vedoucí práci či recenzenti vědeckého článku striktně vyžadují tradiční postupy, zůstaňte u Cronbachovy alfy – v takovém případě ale mějte na paměti její limity, zejména pokud má vaše subškála příliš málo nebo naopak příliš mnoho položek.