Чи можна дійсно зменшити кількість предметів у опублікованій шкалі Лікерта?

[правки, зроблені у відповідь на відгуки- дякую :-)]

До! Більше змін! Вибачте!

Здравствуйте-

Я займаюсь досить грубим і готовим збором даних з опитуванням, розібраним медичним працівникам, використовуючи опубліковану шкалу про моральний стан та інші подібні проблеми.

Єдине, що масштаб досить довгий з усіма іншими речами в опитуванні, і я хотів би зменшити його розмір, розрізавши кожну підшкал навпіл і використовуючи лише половину елементів. Моя інтуїція полягає в тому, що це добре, оскільки підрозряди взаємозв’язані, і хоча це не ідеально для стандартних публікацій досліджень, це добре лише для трохи внутрішньоорганізаційного пошуку фактів.

Мені було цікаво, чи хтось має думки щодо обґрунтованості цього, підводних каменів чи чогось іншого. Посилання особливо вдячні, тому що моїм колегам знадобиться певна переконливість!

Велике спасибі, Кріс Б

правки-

Так, це валідована шкала з відомими психометричними властивостями.

Це одновимірність і в ньому є підрозділи, якщо це правильний спосіб її встановити.

Я буду працювати на підшкалі та загальному, а не на рівні, рівні.

30 предметів, ймовірно, близько 40-60 особин.

Ура!

Хоча дефіциту інформації все ще бракує (кількість осіб та елементів на підшкал), ось деякі загальні підказки щодо зменшення масштабу. Крім того, оскільки ви працюєте на рівні анкети, я не бачу, чому його довжина так важлива (зрештою, ви просто дасте підсумкову статистику, наприклад, загальну чи середню оцінку).

Я припускаю, що (a) у вас є набір елементів K, що вимірюють деяку конструкцію, пов'язану з мораллю, (b) ваша "одновимірна" шкала є фактором другого порядку, який може бути розділений на різні грані, (c) ви хотіли б зменшіть шкалу до k <K, щоб з достатньою точністю підсумувати підсумкові шкали предметів, зберігаючи дійсність шкали вмісту.

Про достовірність змісту / побудови цієї валідованої шкали: кількість елементів, безумовно, була обрана таким чином, щоб найкращим чином відображати цікаву конструкцію. Скорочуючи анкету, ви фактично зменшуєте охоплення конструкцій. Було б добре перевірити, що структура факторів залишається такою ж, якщо розглядати лише половину елементів (це може вплинути і на спосіб їх вибору, врешті-решт). Це можна зробити за допомогою традиційних методик ФА. Ви несете відповідальність за інтерпретацію шкали в дусі, подібному до думки авторів.

Про надійність балів : Хоча це і є залежним від вибірки мірою, надійність балів знижується при зменшенні кількості предметів (пор. Формула Спірмена-Брауна ); Ще один спосіб побачити це в тому, що стандартна помилка вимірювання (SEM) збільшиться, але дивіться Інструкційний модуль NCME про стандартну помилку вимірювання , Лео М Гарвілл. Потрібно сказати, що він застосовується до кожного показника, який залежить від кількості елементів (наприклад, альфа Кронбаха, яка може бути використана для оцінки однієї форми надійності, а саме внутрішньої узгодженості). Сподіваємось, це не вплине на порівняння між групами на основі неоцінених оцінок.

Отже, мої рекомендації (найпростіший спосіб):

1. Виберіть елементи, щоб максимально охопити конструкцію; перевірити розмірність за допомогою FA і покриття одноманітними розподілами відповідей;
2. Порівняйте середні міжрегіональні кореляції з раніше повідомленими;
3. Обчисліть внутрішню консистенцію для повного масштабу та ваших композитів; перевірити, чи вони узгоджуються з опублікованими статистичними даними в оригінальній шкалі (не потрібно нічого перевіряти, це заходи, що залежать від вибірки);
4. Перевірте лінійні (або поліхорні або рангові) кореляції між початковими та зменшеними (під) балами, щоб переконатися, що вони є порівнянними (тобто, що місця розташування осіб у прихованій ознаці не сильно змінюються, як це об'єктивовано через необроблені показники );
5. Якщо у вас є зовнішня змінна для конкретного предмета (наприклад, стать, вік або найкраще міра, пов'язана з моральним станом), порівняйте дійсність відомих груп між двома формами.

Важким способом було б покластися на Теорію реагування на предмет для вибору тих предметів, які містять максимум інформації про приховану ознаку - зменшення масштабу насправді є одним із найкращих її застосувань. Моделі для багатотомних предметів були частково описані в цій темі, що підтверджує анкетування .

Оновіть після 2-го оновлення

1. Забудьте про будь-які моделі IRT для багатотомних предметів з такою кількістю предметів.
2. Факторний аналіз також постраждає від такого низького розміру вибірки; ви отримаєте ненадійні оцінки факторних навантажень.
3. 30 предметів, розділених на 2 = 15 предметів (легко скласти уявлення про збільшення відповідного SEM на загальну кількість балів), але остаточно погіршиться, якщо врахувати підшкали (це насправді було моїм другим питанням - Ні. Предметів. за підшкал, якщо такий є)

Напевно, немає чіткого відповіді "так / ні" на ваше запитання. Якщо ви довільно скидаєте елементи з підмасштабів, щоб створити коротку форму оригінальної анкети, ви втрачаєте психометричну перевірку тривалої форми. Те, що може змінитися, - це факторіальна структура анкети, надійність підмасштабів, кореляція загальних позицій тощо (ви зауважите, що я звик до класичного мислення теоретичного тесту, а не ІРТ). Крім того, ви не можете використовувати будь-яку стандартизацію оригінальної анкети. Ось чому короткі форми сформованих анкет повинні пройти окрему фазу перевірки.

Залежно від ваших вимог, все-таки не втрачено. Можливо, вам не знадобиться стандартизація, оскільки ви можете лише порівняти результати у вашій вибірці, не роблячи «абсолютних» суджень щодо референтної сукупності. ІМХО, було б плюсом, якби у вас була можливість підтвердити коротку форму оригінальною формою принаймні для підпроби вашої групи. Це може допомогти вам побачити, чи результати схожі.

Однак загалом результати анкети можуть бути напрочуд чутливі до її складу. Люди не заповнюють анкети роботодавцями, а роблять всілякі негласні припущення та когнітивні умовиводи: "про що це насправді?", "Про що я маю тут повідомити?", "Про що вони насправді хочуть знати?". На це може сильно вплинути даний контекст предметів, пор. Шварц, Н. 1996. Пізнання та комунікація: судження, зміщення, методи дослідження та логіка розмови. Махва, штат Нью-Джерсі: Лоуренс Ерльбаум.

Я додам один бал.

Пам’ятайте про різницю між груповою (наприклад, порівнянням групових засобів за часом) та індивідуальним вимірюванням рівня (наприклад, співвідношення балів за шкалою з іншими шкалами на індивідуальному рівні).

Надійність застосовується по-різному до двох рівнів. Можливо, таке спрощення допомагає:

• На надійність вимірювання рівня на групі сильно впливає кількість ваших учасників та ступінь, на якій існує справжня мінливість на рівні групи.
• На надійність вимірювання індивідуального рівня сильно впливає кількість предметів, які ви маєте, та ступінь, в якому люди дійсно змінюються.

Одне посилання, яке може вам бути корисним для цього:

STANTON, JM, SINAR, EF, BALZER, WK і SMITH, PC (2002), ПРОПОЗИЦІЇ ТА СТРАТЕГІЇ ДЛЯ ЗМЕНЕННЯ ВЕЛИКОСТІ ШКОЛІВ САМОСВІТУ. Персональна психологія, 55: 167–194.