 Valuation, valitimisee ja valitimisee, sillä on tärkeää, että pitäisi yhdistää, kun olet valitaan valitimisee. Joten katsotaan tämä tarjotuspramukkaan. Tämä on esimerkki valitimisee, mutta valitimisee. Valuation kuuntii, miten paljon hittuja on valitimisee. Tämä on aika valitimisee, koska se ominaisuus ja tuota, joita on tehtyä lait賀keita. In your statistical software, when you calculate coefficient alpha, the statistical software has an option that it can show you how the alpha would be different if you omit some indicators from your scale. So, for example, in this case, we have five indicators, five sorts on the target and what will happen mitä tapahtuu, jos me omitamme 2 indikaaatioita. Katsotaan, että meidän statistiikka on jo indikaaatioita, että alfa-statistikin on vaikea, jos me otamme nämä koko ajan. Joten me otamme nämä koko ajan, ja mitä tapahtuu? Alfa vaikuttaa, koska alfa-quantifaa, miten paljon koko ajan, jotka ovat olleet tarkemmat, ovat ympäristetä. Joten se on nyt meidän uusia alfa-estimet. Onko reliibilti oikeastaan tärkeää? Se on tärkeää, että tämä kysymys ei ole tarkemmin. Se on mahdollista, että olemme olleet indikaaatioita, jotka on olleet reliibiltiselle. Ja jos se on koko ajan, niin alfa-statistikin on todella hyvää reliibiltiä. Se voisi olleet tärkeää reliibiltiä. Mutta se ei ole tarkemmin. Tässä, jos ajattelimme, että nämä indikaaatioita ovat olleet tärkeää reliibiltiä, niin alfa-estimet on reliibilti, koska reliibilti on koko ajan, joka on reliibilti, joka on indikaaatioita ja miten paljon indikaaatioita on. Eli reliibilti on tärkeää. Mutta reliibilti on tärkeää, koska jos ajattelimme, että täällä olemme tärkeää ympäristetään ympäristetään, että tämä scale on ympäristetään. Joten kun ajattelimme ympäristetään scale, se on mahdollista, että scale-reliibilti on tärkeää. Se on myös mahdollista, että olemme tärkeää ympäristetään informationa, joka on tärkeää ympäristetään reliibiltiä. Se on tärkeää ympäristetään ja se on tärkeää, että haluat hyviä asioita tehdä, tietysti ei. Joten tämä on tärkeää, että Joe on tärkeää ympäristetään kun hän sanoi, että on common misconception, että reliibilti on tärkeää, kun hän followed this alpha if item deleted advice, given by your statistical software. Joten se on mahdollista, että reliibilti on tärkeää, jos ajattelimme indikaaatioita, jotka ovat todella ympäristetään, mutta se on myös mahdollista, että hän on tärkeää ympäristetään ympäristetään reliibiltiä, josta ympäristetään informationa, joka on tärkeää ympäristetään. Joten tämä on yksi asio, jos ajattelimme indikaaatioita. Todellinen on tärkeää, että hän pitäisi tai pitäisi ympäristää indikaaatioita, ja jos joku on sanoa, että hän pitäisi ympäristetään indikaaatioita, ja jos ajattelimme, että se on hyvä asio, niin tämä asio, joka on todella ympäristetään, on todella hyvää counterargumenta tärkeää ympäristetään indikaaatioita, jossa on tärkeää ympäristetään reliibilti-statusti. Yksi asio, että hän pitäisi ympäristää, miten asioita ovat ympäristetään. Joten pitäisi sanoa, että meillä on asio, joka on tärkeää ympäristetään ympäristetään, ja meillä on tärkeää ympäristetään. Tää first item is that are we have released a lot of new products in the last three months, then we have the second item is we have released a lot of new products. In the first quarter of the year and then we ask the same question again. So these three questions are highly correlated. Is that evidence of reliability of our innovativeness scale? The answer is no. It's not valid evidence of reliability, because these items Just ask the exact same thing in slightly different words and they violate the parallel tests assumption that classical test theory makes and on which our reliability indices like alpha are based on. So the high correlation between these three items is not an indication of reliability instead is an indication that these are not parallel tests. You're just asking the same question again and again and that doesn't qualify. So if these three indicators are highly correlated it doesn't really tell us anything and then we can also ask whether this actually measures innovation level of the company or does it just measure how many new products the company has introduced. So the problem with developing scale items is that if the items are too similar then they are not parallel. If the items are too similar they can also just measure one specific fact instead of measuring the constructs. So we need to develop our items in a way that they are if we measure innovativeness they are different observed consequences of innovativeness. So they are distinct different tests from one another instead of just repeating the same question with slightly different warnings. So these are the two most common problems that I see in indicators how you develop them how you choose them. One is that people drop indicators based on their reliability statistics. Sometimes it makes sense often times it doesn't. Also writing items people ignore they are many research ignore the parallel tests as Samsung and what it actually means your items really need to be distinct instead of being the same item repeated three times.