L’alpha de Cronbach est l’un des pires estimateurs de la consistance interne : une étude de simulation
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.014 | 0.111 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 it