L’alpha de Cronbach est l’un des pires estimateurs de la consistance interne : une étude de simulation
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.079 | 0.264 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".