Reliability in unidimensional ordinal data: A comparison of continuous and ordinal estimators.
Notice bibliographique
Résumé
This study challenges three common methodological beliefs and practices. The first question examines whether ordinal reliability estimators are more accurate than continuous estimators for unidimensional data with uncorrelated errors. Continuous estimators (e.g., coefficient alpha) can be applied to both continuous and ordinal data, while ordinal estimators (e.g., ordinal alpha and categorical omega) are specific to ordinal data. Although ordinal estimators are often argued to have conceptual advantages, comprehensive investigations into their accuracy are limited. The second question explores the relationship between skewness and kurtosis in ordinal data. Previous simulation studies have primarily examined cases where skewness and kurtosis change in the same direction, leaving gaps in understanding their independent effects. The third question addresses item response theory (IRT) models: Should the scaling constant always be fixed at the same value (e.g., 1.7)? To answer these questions, this study conducted a Monte Carlo simulation comparing four continuous estimators and eight ordinal estimators. The results indicated that most estimators achieved acceptable levels of accuracy. On average, ordinal estimators were slightly less accurate than continuous estimators, though the difference was smaller than what most users would consider practically significant (e.g., less than 0.01). However, ordinal alpha stood out as a notable exception, severely overestimating reliability across various conditions. Regarding the scaling constant in IRT models, the results indicated that its optimal value varied depending on the data type (e.g., dichotomous vs. polytomous). In some cases, values below 1.7 were optimal, while in others, values above 1.8 were optimal. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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 | 0,307 | 0,655 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».