 Koeffisent alpha, kuten krombaksalfa, tai tau-ekivallinen reliibillinen, on yksi yksi yksi yksi yksi reliibillinen indisiin sosiaalisen researchin. Se ei ole semmoinen asia, mutta se on yksi yksi, ja sen jälkeen, se on tärkeää ymmärtää, mitä se kuomitsee, ja under which assumptions, se on hyvä reliibillinen indi. Koeffisent alpha on, esimerkiksi, interna-konsistisiin reliibillinen. Se toimii, että se on kalkoittava, se on kakarissilta, miten koeffisentilta-konsistisiin reiikaiset ovat internaal scalarit. Se on tärkeää, miten kahvon koeffisentilta on koreal Kita, ja tämä indi on kalkoittavaa koreal disputes-kant eternit. Tai koeffisentлись-kantraripäivässä. Koeffisent alpha kuomitsee, se on reliibillinen ja kasvavaa, jolloin koeffisentilta on korkealleja. Joten jos sinulla on vaikea tai 5 vaikea tai 5 vaikea, jotka pitäisivät vaikea the same asia, ja sitten sinulla on vaikea tai vaikea tai 5 vaikea, niin alpha kentyy vaikea sitä vaikea. Jotain tämän vaikea on hyvin tärkeää, koska alpha on vaikea, joka kentyy vaikea, miten kentyy vaikea on kentyy vaikea, se ei kentyy vaikea kentyy vaikea. Tässä on esimerkiksi 6 vaikea. Meillä on vaikea x1, x2 ja x3, jotka ovat kenttivät vaikea, niin ne ovat hyvin kenttivät vaikea, x4, x5 ja x6 ovat kenttivät vaikea, ja ne ovat hyvin kenttivät vaikea, koska ne on vaikea, mutta nämä 2 vaikea, x1, x2, x3 ja x4, x5, x6, ovat kenttivät vaikea, koska ne ovat kenttivät vaikea, niin nämä 6 vaikea, kenttivät vaikea 2 vaikea tai 2 vaikea, mutta jos kenttivät vaikea, nyt Video Alpha usage this correlation matrix, we get the value of 0.7, so the fact that we got an Alpha value that is acceptable for some researchers doesn't guarantee that the scale is a unit-dimensional, internally consistant one. The important thing here is, that internal consistency is something that Alpha assumes and it is based on the assumption alfa ei tarvitse, että on tärkeää unidimensionaalinen scale. Alfa on yliopistossa ja on yliopistossa klassikkalta testa-teria-assamsuissa. Se on tärkeää, että alfa on yliopistossa, ja ei ole erilainen erilainen, jotta on yliopistossa, joka on random noise. Se ei tietysti tietysti klassikkalta testa-teria-assamsuissa. Joten, kun alfa on tärkeää, täytyy alkaa unidimensionaalinen. Ja kun alfa on tärkeää, jotta on yliopistossa. Tämä on tärkeää, että alfa on yliopistossa. Klassikkalta testa-teria-assamsuissa on tärkeää, että alfa on yliopistossa. Tämä on tärkeää, jotta on tärkeää, jotta on tärkeää, jotta on yliopistossa. Tämä on tärkeää, että on samaa koko koriin tärkeä. Tämä on esim. tämä, mitä Asamson tarkastaa. Ja alfa on selvästi hyvät, jotka ovat myös ymmärrä, jotta ymmärrä on yksitykset. Yksi ymmärrä on, että se on löytynyt kronpaa. Se ei ole kokemme, se on löytynyt ja kertoo, että sen koko kronpaa on tärkeää. Se on tärkeää, että se on tärkeä indeksiköinen kokemuksesta, jossa se on kokeiltu paljon eri kokeilijoita. Se on niin, että se on kokeiltu kokeilijoita, ja se on kokeiltu. Mutta Chromebook himself sanoi, että tämä indeksikö ei kokeiltu. Se on se, että kokeilijoita kokeilijoita ei ole kokeilijoita. Also alpha ei ole kokeilijoita. Se on kokeilijoita under assumptions of classical test theory. If those assumptions don't hold, then alpha can underestimate reliability. Your statistical software, when you calculate alpha, also gives you an estimate of how much the alpha would be if you omit one of the indicators. For example, it would say that if you have five indicators going to the alpha, dropping one of those indicators could increase the alpha. Should you drop the indicator? The answer to that question is not necessarily, because dropping an indicator while it increases the alpha value, it can also mean that you're just capitalizing on chance factors. So the actual reliability doesn't increase. Remember that alpha is not equal to reliability, it's an estimate of reliability. And we could just have an alpha value that is slightly overestimated because of random factors. Then there is the misconception about cut-offs. So if alpha equals 0.7, you're okay. If it's 0.69, your study is unpublicable. So that, of course, doesn't hold true. What kind of reliability do you require depends on the context. So if you are measuring something that no one has ever measured before, then it's perhaps more acceptable to have an alpha that may be even less than 0.7. If you're studying something that others have studied and have used scales with reliability as 0.85, then 0.7 is not going to cut it, because there are better scales available. Also, it is not about yes or no decision. You have to explain what the reliability of 70% or 80% means for your study results. So what kind of systematic error do you expect when your measures are unreliable? So it's not about the cut-off. And then the final misconception is that alpha is the best reliability coefficient. People may think that it's the best because it's widely used, but sometimes we use a statistic simply because they have been used in the past. And if we just use something that has been used in the past, it means that we use the oldest thing. And there are many other reliability indices that have been introduced after coefficient alpha that are more modern and better than alpha. Here's a list of some from a paper by McNeese from Psychological Methods. He starts with alpha and then he goes and he explains omega, which relaxes some of the assumptions. Then he goes on and explains others that relax the assumptions. So the important assumptions in alpha were that the indicators are unidimensional. If you relax the assumption, then you can go with some of these hierarchical omega coefficients. Also another important assumption is that the indicators are about equally reliable. If you relax that assumption, you can go with the omega coefficient, which is also known as composite reliability. Joe's paper presents this nice decision diagram of which reliability index to choose from. So he starts by checking, is the scale unidimensional? And if the scale is unidimensional, only measures one thing, then you check, are the indicators about equally reliable? Do they have the same true score? If yes, then you're going to be okay with coefficient alpha. If no to the second step, then you go with coefficient omega or composite reliability index. If on the other hand, you don't have unidimensionality, then you apply a factor model, in which case you do a hierarchical omega or a variant of alpha that doesn't use the factor model. So it's not that you would always use alpha, but instead you have to make a decision based on the nature of your data. And if you use alpha, you have to justify the unidimensionality assumption, which you do with the factor analysis. And then you have to justify the tau equivalent assumption, which basically means that all the indicators are equally reliable, which you also do with the factor analysis. And if those assumptions don't hold, then alpha is not ideal, but you have to look at these other coefficients instead.