信頼性の検証−内的整合性

・内的整合性による方法

■

現在の主流。 テストに含まれる項目全体が、同一の心理学的特性に対する測定を実現しているか否かを推定する。 折半法のような「分け方」に関する吟味の必要がなく、そもそもすべての可能な折半法から信頼性係数の推定を繰り返し、その平均値をとる方法。 ■└→　Cronbachのα(アルファ)係数 Nは項目数、は項目間の相関係数の平均 たとえば、6項目のテストの内部相関の平均が.5である場合 α＝(6×0.5)／1＋0.5(6-1)＝3.0／3.5＝.857　となる。 この式から、α係数は相互相関の高い項目を選んだり、項目数を増やすことによって、高くすることができる。 ＜長所＞ ・ 簡単なわりに効果的。(よって現在の主流) ＜短所＞ ・ 速度テスト(スピードテスト)の場合、相関が異常に高くなってしまうため、他の方法のほうがよい。 ※ α係数以外にも、θ(シータ)係数、Ω(オメガ)係数という推定方法もある。 θ係数は主成分分析(共通性の初期推定値は１と置く)した結果得られる固有値を使って求めたもので、最大化されたα係数であるといえる。 Ω係数は主成分分析ではなく、因子分析した結果得られるものである。 α＜θ＜Ω という大きさの順序が成り立つ。

※	信頼性係数はどの程度高ければよいか、ということには諸説があるが、一般には.7〜.9以上であるといわれている。 ただし、信頼性が高ければいいというものではなく、妥当性が高くなければ、信頼性が高くとも意味がない。(「信頼性と妥当性の概念図」参照) また、信頼性は一般に、テストの長さが長いほど、項目数が多いほど高まる。 そして、テストを行う集団が異質であるほど(テスト得点の分散が大きいほど)、信頼性が高まる。 └→　被験者間で能力が等しければ、テストの順位は容易に入れ替わることが考えられるが、被験者間で能力に大きな差があれば、順位が入れ替わることはあまりない、ということ。