L’alpha de Cronbach est l’un des pires estimateurs de la consistance interne : une étude de simulation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
L’alpha de Cronbach est l’indice de consistance interne le plus répandu en sciences de l’éducation. Le but de cet article est d’évaluer la performance de six estimateurs de consistance interne à partir d’une étude de simulation. La simulation porte sur l’alpha de Cronbach, le lambda-2, le lambda-4 et le lambda-6 de Guttman, la plus grande limite inférieure et l’oméga. Quarante-cinq scénarios ont été définis par la taille de l’échantillon, le nombre d’items et la valeur des coefficients de saturation factorielle. Les résultats suggèrent que, dans le cas où l’instrument compte cinq items, l’estimateur à privilégier serait l’oméga. Dans les autres cas, ce serait la grande limite inférieure. L’alpha et le lambda-2 sont systématiquement les deux estimateurs qui sous-estiment le plus la valeur de la consistance interne et devraient être évités. Le lambda-6 serait le meilleur estimateur offert par SPSS. Dans l’ensemble, cette étude offre un rationnel empirique pour un changement de pratique dans les recherches en éducation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle