信頼性分析

信頼性分析では、測定尺度の特性と、測定尺度を構成する項目の特性を調査することができます。「信頼性分析」手続きは、一般に使用される多数の測定尺度の信頼性を計算するとともに、測定尺度の各項目間の関係についての情報を提供します。級内相関係数を使用して、評価者間の信頼性推定値を計算することができます。

信頼性分析は、さまざまな評価者間の信頼性を判別するために、評価者間一致を評価する Fleiss の複数評価者対応カッパ統計量も提供します。一致度が高いほど、評価が実際の状況を反映しているかどうかの信頼度が高くなります。「フライスの多重評価者カッパ」オプションは、「信頼性分析: 統計量」ダイアログで使用できます。

例

自分で作成した調査票が、顧客の満足度の測定に役立つかどうかを調べることができます。信頼性分析を使用して、調査票の項目が互いにどれだけ関連しているのかを判別し、反復性の全体的な指標や尺度全体の内部的な一貫性を求めることができます。また、尺度から削除する必要がある、問題のある項目を識別することもできます。

統計

各変数と尺度の記述統計、項目全体の要約統計、項目間の相関と共分散、信頼性推定値、分散分析表、級内相関係数、Hotelling の T ²、Tukey の加法性の検定、Fleiss の多評価者間カッパ。

モデル

以下の信頼性のモデルを使用することができます。

アルファ (Cronbach): このモデルは、項目間の平均相関に基づく内部一貫性の尺度です。
オメガ (McDonald): このモデルでは、モデルが因子を 1 つ含む 1 次元であり、誤差共分散の形で局所項目依存性を持たないと想定します。このモデルは、2 つの項目の共分散がそれらの負荷の積であることを意味します。
折半法: このモデルは、尺度を 2 つに分割し、分割した部分間の相関を調べます。
Guttman: このモデルは、真の信頼性の Guttman の下限を計算します。
並列: このモデルは、反復全体において、すべての項目の分散と誤差分散が等しいと仮定します。
厳密平行: このモデルは、平行モデルの仮定だけでなく、すべての項目で平均値が等しいと仮定します。

信頼性分析データの考慮事項

データ

2 分データ、順序データ、間隔データのいずれかを使用できますが、数値でコード化されたデータでなければなりません。

仮定

観測値は独立している必要があります。また、誤差は項目間で相関してはなりません。項目の各組は 2 変量正規分布でなければなりません。尺度は加法的でなければなりません。したがって、各項目は合計得点に対して線型になります。 Fleiss の複数評価者対応カッパ統計量には、以下の仮定が適用されます。

信頼性統計量の計算を実行するには、少なくとも 2 つの項目変数が選択されている必要があります。
少なくとも 2 つの評価変数が選択されている場合は、「Fleiss の多評価者間カッパ」シンタックスが貼り付けられます。
評価者間の接続はありません。
評価者の数は定数です。
各被験者は、単一の評価者のみを含む同じグループによって評価されます。
さまざまな不一致に重みを割り当てることはできません。

関連プロシージャ

尺度項目の次元数を調べる場合は (項目得点のパターンを説明するために複数の構成が必要かどうかを調べる場合)、因子分析または多次元尺度法を使用します。等質な変数グループを特定するには、階層クラスター分析を使用して変数をクラスター化します。

信頼性分析を実行するには

この機能には Statistics Base オプションが必要です。

メニューから次の項目を選択します。
分析 > スケール > 信頼性分析 ...
加法尺度の潜在的成分として、複数の変数を選択します。
「モデル」ドロップダウン・リストからモデルを選択します。
必要に応じて、「統計量」をクリックして、尺度項目または評価者間一致を記述するさまざまな統計を選択します。

この手続きは、 RELIABILITY コマンド・シンタックスを貼り付けます。