オメガ対アルファの信頼性

オメガとアルファの信頼性の主な違いは何ですか？

次の図に示すように、オメガの信頼性は階層的因子モデルに基づいており、アルファは平均のアイテム間の相関を使用しています。

私が理解していないのは、どのような条件で、オメガ信頼性係数がアルファ係数よりも高くなるか、またはその逆ですか？

サブファクターと変数の間の相関がより高い場合、オメガ係数もより高くなると仮定できますか（上の図に示されているように）？

アドバイスは大歓迎です！

（階層）の係数は、スケールスコアの分散の割合は、通常、二次因子分析から、一般的な因子（1,2）によって占め与えます。ただし、ゼロ次の次元がそのようなスケールに反映されている場合、はのよりもなります（これは、いかなる場合でも1次元スケールでのみ使用する必要があります）。は、測定器がいわゆるタウ等価（因子負荷が等しいが、等しくないが相関のないエラーの可能性がある）である場合ω H α α = ω $\omega_h$$\omega_h$$\alpha$$\alpha=\omega_h$。これはマクドナルドによって早期に実証されました。使用されるインジケーターに関係なく、低い値は、合計スコアを計算しても意味がないことを示します（つまり、各アイテムスコアの寄与を合計して複合スコアを導出すること）。

要約すると、相関測定誤差、多次元性、または不等因子負荷により、両方のインジケーターが発散する可能性が高くなり、階層は、使用する信頼性の尺度であり、Revelleおよび同僚の過去の研究に従っています（詳細については（1）を参照してください）。$\omega_h$

参考文献

1. Zinbarg、RE、Revelle、W.およびYovel、I.（2007）。2つのグループ要素を含む構造の推定：危険と見通し。応用心理測定、31（2）、135–157。$\omega_h$
2. マクドナルド、RP（1999）。テスト理論：統一された扱い。ニュージャージー州マーワー：ローレンス・エルバウム。
3. Zinbarg、RE、Yovel、I.、Revelle、W.、and McDonald、RP（2006）。スケールのすべてのインジケーターに共通する潜在変数に対する一般化可能性の推定：比較$\omega_h$。応用心理測定、30（2）、121–144。

クロンバッハのアルファは、各インジケーター変数が因子に等しく寄与するという仮定に依存します。つまり、すべての（非標準化）負荷は同じでなければなりません（タウ等価）。この仮定に違反すると、真の信頼性が過小評価されます。

アルファの2番目の仮定は、インジケーターの誤差分散が無相関でなければならないということです。言い換えれば、単一の因子がインジケーターのすべての一般的な分散を説明する必要があります。そうでない場合、アルファは信頼性を過大評価します。

オメガはタウ同値または無相関のエラー分散を必要としません。オメガには2つのバージョンがあります。1つ目はエラー分散に相関がない場合に使用され、2つ目は相関がある場合に使用されます。オメガとアルファは、アルファの仮定がデータに違反していない場合、同じ結果になります。