scholarly journals Utiliser le coefficient omega de McDonald à la place de l’alpha de Cronbach

2018 ◽  
Vol 52 (3) ◽  
pp. 791-804 ◽  
Author(s):  
Sébastien Béland ◽  
Denis Cousineau ◽  
Nathalie Loye
Keyword(s):  
Coefficient Alpha ◽  
Coefficient Omega

Des chercheurs discutaient récemment de l’importance de rester à jour au sujet des plus récentes avancées en méthodes quantitatives. À ce titre, de nombreux auteurs ont exposé leur souhait de voir les chercheurs abandonner le populaire coefficient alpha de Cronbach. C’est dans une optique de diffusion et de vulgarisation que ce court article a comme objectif de présenter l’alternative qui semble la plus prometteuse pour mesurer la fidélité d’un test, le coefficient omega de McDonald, qui est basée sur l’analyse factorielle à un facteur commun.

scholarly journals Your Coefficient Alpha Is Probably Wrong, but Which Coefficient Omega Is Right? A Tutorial on Using R to Obtain Better Reliability Estimates

2020 ◽  
Vol 3 (4) ◽  
pp. 484-501
Author(s):  
David B. Flora
Keyword(s):  
Coefficient Alpha ◽  
Analysis Model ◽  
Factor Analysis Model ◽  
Psychological Science ◽  
Confirmatory Factor Analysis Model ◽  
Reliability Estimates ◽  
Important Concern ◽  
Confirmatory Factor ◽  
Target Construct ◽  
Coefficient Omega

Measurement quality has recently been highlighted as an important concern for advancing a cumulative psychological science. An implication is that researchers should move beyond mechanistically reporting coefficient alpha toward more carefully assessing the internal structure and reliability of multi-item scales. Yet a researcher may be discouraged upon discovering that a prominent alternative to alpha, namely, coefficient omega, can be calculated in a variety of ways. In this Tutorial, I alleviate this potential confusion by describing alternative forms of omega and providing guidelines for choosing an appropriate omega estimate pertaining to the measurement of a target construct represented with a confirmatory factor analysis model. Several applied examples demonstrate how to compute different forms of omega in R.

scholarly journals A Primer on Reliability via Coefficient Alpha and Omega

2019 ◽  
Vol 3 (8) ◽  
Author(s):  
Miguel Padilla
Keyword(s):  
Confidence Interval ◽  
Asymptotic Distribution ◽  
Computational Methods ◽  
Internal Consistency ◽  
Measurement Instrument ◽  
Coefficient Alpha ◽  
True Score ◽  
Time Coefficient ◽  
Score Model ◽  
Coefficient Omega

Reliability is an important property to established for a measurement instrument.  There are several types of reliabilities and each with its own purposes.  However, whether warranted or not, internal consistency via coefficient alpha has been the standard for establishing the reliability of a measurement instrument for over 60 years.  During this time, coefficient omega was proposed as an alternative, but has remained obscured.  Nonetheless, neither coefficient has been further developed since their inception until recent years.  A clearer discussion of the three classical true score model forms and their relationship to reliability, computational methods, and the asymptotic distribution of coefficient alpha provided the foundation for fruitful confidence interval research for each coefficient.  In this respect, the normal theory bootstrap CI is the most optimal for both coefficients.  Even so, there is still more promising research to pursue.

Bootstrap Reliability via Coefficient Alpha

2011 ◽  
Author(s):  
Miguel Padilla ◽  
Matthew Newton
Keyword(s):  
Coefficient Alpha

Cronbach’s Coefficient Alpha

2014 ◽  
Vol 18 (2) ◽  
pp. 207-230 ◽  
Author(s):  
Eunseong Cho ◽  
Seonghoon Kim
Keyword(s):  
Coefficient Alpha

Meta-analysis of coefficient alpha.

2006 ◽  
Vol 11 (3) ◽  
pp. 306-322 ◽  
Author(s):  
Michael C. Rodriguez ◽  
Yukiko Maeda
Keyword(s):  
Meta Analysis ◽  
Coefficient Alpha

scholarly journals Don’t Forget the Model in Your Model-based Reliability Coefficients: A Reply to McNeish (2018)

2019 ◽  
Vol 5 (1) ◽  
Author(s):  
Victoria Savalei ◽  
Steven P. Reise
Keyword(s):  
Lower Bound ◽  
Latent Variable ◽  
Reliability Coefficient ◽  
Latent Variable Model ◽  
Reliability Measures ◽  
Variable Model ◽  
Large Samples ◽  
Model Based ◽  
Coefficient Omega ◽  
Reliability Coefficients

McNeish (2018) advocates that researchers abandon coefficient alpha in favor of alternative reliability measures, such as the 1-factor reliability (coefficient omega), a total reliability coefficient based on an exploratory bifactor solution (“Revelle’s omega total”), and the glb (“greatest lower bound”). McNeish supports this argument by demonstrating that these coefficients produce higher sample values in several examples. We express three main disagreements with this article. First, we show that McNeish exaggerates the extent to which alpha is different from omega when unidimensionality holds. Second, we argue that, when unidimensionality is violated, most alternative reliability coefficients are model-based, and it is critical to carefully select the underlying latent variable model rather than relying on software defaults. Third, we point out that higher sample reliability values do not necessarily capture population reliability better: many alternative reliability coefficients are upwardly biased except in very large samples. We conclude with a set of alternative recommendations for researchers.

scholarly journals Validation du questionnaire de l'Échelle de satisfaction des besoins intrinsèques des enfants chez les jeunes canadiens : propriétés psychométriques, validité critérielle et analyse factorielle confirmatoire reposant sur une approche multitraits-multiméthodes

2019 ◽  
Vol 39 (1) ◽  
pp. 26-35
Author(s):  
Heather Orpana ◽  
Caryn Pearson ◽  
Raelyne L. Dopko ◽  
Lucie Kocum
Keyword(s):  
Nous Avons ◽  
Promotion De La Santé ◽  
Santé Mentale ◽  
Coefficient Alpha ◽  
Satisfaction Scale ◽  
Analyse Factorielle ◽  
Needs Satisfaction ◽  
Sante Mentale

Introduction L'Échelle de satisfaction des besoins intrinsèques des enfants (Children’s Intrinsic Needs Satisfaction Scale ou questionnaire CINSS), fondée sur la théorie de l’autodétermination, sert à mesurer l’autonomie, la compétence et l'appartenance sociale à l’école, à la maison et avec les pairs. Nous avons vérifié sa structure factorielle et sa validité critérielle chez les jeunes canadiens à l’aide de données de l’Enquête canadienne sur le tabac, l’alcool et les drogues chez les élèves (ECTADE). Méthodologie Nous avons analysé les données de l’ECTADE de 2014-2015 afin de mettre en évidence la validité convergente et discriminante et la variance liée à la méthode. Nous avons mené une analyse factorielle confirmatoire (AFC) reposant sur une approche multitraits-multiméthodes (MTMM) afin de tenir compte de la structure conceptuelle de la mesure. Nous avons établi sa validité critérielle grâce aux corrélations entre les concepts à l'étude, les comportements prosociaux et problèmes de comportement et les scores aux sous-échelles du questionnaire CINSS. Enfin, nous avons examiné les écarts moyens dans les scores aux sous-échelles du questionnaire CINSS entre les répondants ayant déclaré qu’ils avaient commis des actes d’intimidation ou qu’ils en avaient été victimes d’une part et les répondants ayant fait état d'aucune intimidation d’autre part. Résultats Les analyses de corrélations ont montré que, de manière générale, les corrélations étaient plus fortes entre variables se rapportant à des besoins ou des contextes appariés et plus faibles entre variables mesurant des besoins et des contextes différents. Le coefficient alpha de Cronbach pour les sous-échelles des besoins et des contextes était élevé : α = 0,77 pour l’autonomie, α = 0,85 pour la compétence et α = 0,79 pour l'appartenance sociale. L'AFC reposant sur une approche MTMM a montré que le modèle était bien ajusté aux données et qu’il ne nécessitait aucune modification. La validité critérielle a été établie par les corrélations entre les sous-échelles du questionnaire CINSS et les concepts étudiés ou par les écarts moyens dans les scores à ces sous-échelles entre groupes de répondants. Conclusion L'Échelle de satisfaction des besoins intrinsèques des enfants (questionnaire CINSS) s’est révélée solide sur le plan de la cohérence interne, de la validité factorielle et de la validité critérielle dans notre échantillon d’élèves canadiens. Mesurer la santé mentale positive chez les jeunes canadiens est essentiel pour obtenir l'information pertinente nécessaire aux activités de promotion de la santé mentale au Canada.

scholarly journals A Reliability Generalization Meta-Analysis of Coefficient Alpha for the Maslach Burnout Inventory

2011 ◽  
Vol 71 (1) ◽  
pp. 231-244 ◽  
Author(s):  
Denna L. Wheeler ◽  
Matt Vassar ◽  
Jody A. Worley ◽  
Laura L. B. Barnes
Keyword(s):  
Meta Analysis ◽  
Maslach Burnout Inventory ◽  
Coefficient Alpha ◽  
Reliability Generalization
Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document