Variability of Coefficient Alpha: An Empirical Investigation of the Scales of Psychological Wellbeing
Notice bibliographique
Résumé
Using reliability generalization analysis, the purpose of this study was to characterize the average score reliability, the variability of the score reliability estimates, and explore possible characteristics (e.g., sample size) that influence the reliability of scores across studies using the Scales of Psychological Wellbeing (PWB; Ryff, 1989 , 2014 ). Published studies were included in this investigation if they appeared in a peer-reviewed journal, used 1 or more PWB subscales, estimated coefficient alpha value(s) for the PWB subscale(s), and were written in English. Of the 924 articles generated by the search strategy, a total of 264 were included in the final sample for meta-analysis. The average value reported for coefficient alpha referencing the composite PWB Scale was 0.858, with mean coefficient alphas ranging from 0.722 for the autonomy subscale to 0.801 for the self-acceptance subscale. The 95% prediction intervals ranged from [.653, .996] for the composite PWB. The lower bound of the prediction intervals for specific subscales were >.350. Moderator analyses revealed significant differences in score reliability estimates across select sample and test characteristics. Most notably, R2 values linked with test length ranged from 40% to 71%. Concerns were identified with the use of the 3-item per PWB subscale which reinforces claims advanced by Ryff (2014) . Suggestions for researchers using the PWB are advanced which span measurement considerations and standards of reporting. Psychological researchers who calculate score reliability estimates within their own work should recognize the implications of alpha coefficient values on validity, null hypothesis significant testing, and effect sizes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,231 | 0,517 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».