Słownik

START | EDUKACJA | SŁOWNIK | Composite Reliability (analiza SEM)

Composite Reliability (analiza SEM)

CR (ang. Composite Reliability), czyli rzetelność złożona, to miara stosowana w SEM do oceny spójności wewnętrznej wskaźników dla zmiennych latentnych. CR wyraża ogólną rzetelność zbioru wskaźników powiązanych z daną zmienną latentną i jest często wykorzystywany jako alternatywa dla tradycyjnego alfa Cronbacha.

Uważa się, że CR jest lepszą miarą od alfa Cronbacha, ponieważ oblicza rzetelność, biorąc pod uwagę rzeczywiste ładunki czynnikowe poszczególnych wskaźników, co pozwala na bardziej precyzyjną ocenę tego, jak dobrze wskaźniki mierzą zmienną latentną. Prowadzi to do wprowadzenia korekty ważności poszczególnych wskaźników, podczas gdy alfa Cronbacha przyznaje wszystkim pozycjom testowym jednakową ważność.

Interpretacja CR jest stosunkowo prosta:

  • CR ≥ 0,70: uznaje się, że rzetelność jest akceptowalna, co oznacza, że wskaźniki są spójnie powiązane z daną zmienną latentną;
  • CR < 0,70: sugeruje niską spójność wewnętrzną wskaźników, co może wymagać modyfikacji modelu lub zmiennych.

Obliczanie tego wskaźnika „na piechotę” jest dosyć skomplikowane, a nie wszystkie programy dają możliwość jego wyliczenia np. popularny w analizie SEM program AMOS. W sytuacji, kiedy spotkamy się z brakiem takiej możliwości, zachęcamy do skorzystania z ogólnodostępnych kalkulatorów internetowych (tutaj).

CR pozwala ocenić stabilność modelu, nawet przy dużych zestawach wskaźników, i często jest bardziej adekwatnym wskaźnikiem rzetelności niż alfa Cronbacha w SEM. Z kolei niska wartość CR może wskazywać na potrzebę weryfikacji konstruktu, co może wymagać ponownego przemyślenia związanych z nim wskaźników.

Miara ta współwystępuje w literaturze z AVE, ponieważ odzwierciedla rzetelność pomiaru, podczas gdy AVE odzwierciedla jego trafność teoretyczną. Są one względem siebie komplementarne, razem stanowią podstawę do kompleksowej oceny psychometrycznej jakości narzędzia pomiarowego, które musi być zarówno rzetelne jak i trafne. Jednakże zarówno AVE i CR, różnią się od typowych wskaźników jakości dopasowania modelu do danych np. CMIN, RMSEA lub CFI, ponieważ koncentrują się na ocenie właściwości samego narzędzia pomiarowego, a nie na ogólnej jakości dopasowania modelu do danych.

Więcej informacji na temat CR można znaleźć na stronie dr Jamesa Gaskina (link tutaj).

COFNIJ

wróć do spisu wszystkich pojęć

Podziel się wiedzą

z innymi

Opinie Klientów

Co o nas sądzą?

Współpracowaliśmy

między innymi z:

Nasi partnerzy