Kan je een Cronbach's Alpha berekenen op items met een nominale schaal?

Question

Ik heb een online enquete uitgezet bij 21 collega's van een basisschool. Zij moeten reageren op een 4 punts Likertschaal met de mogelijkheden: helemaal mee eens-mee eens-mee oneens- helemaal mee oneens. Mijn begeleiders adviseren mij om de resultaten te interpreteren als een nominale schaal en niet een ordinale schaal. je zou de antwoorden kunnen opvatten als een ja/nee mogelijkheid. Dat geeft mij de mogelijkheid de resultaten weer te geven en te interpreteren in percentages. Nu is mijn vraag: kan ik voor de interne consistentie wel een Cronbach's Alpha berekenen?

Answer 1

Ik denk dat je wat in de war bent: ik denk dat je begeleiders suggereerden dat je het als een ordinale schaal benadert in plaats van als een interval schaal. Het enige verschil tussen ordinale en nominale schalen is dat de verschillende categorieen in een nominale schaal niet te ordenen zijn ten opzichte van elkaar. In jouw geval kan dat duidelijk wel.

Cronbach's alpha kan met ordinale data worden berekend, op basis van de zogenaamde polychorische correlatiematrix. Ik weet niet of SPSS dat kan - maar R kan het sowieso, en de functie scaleStructure() in package userfriendlyscience doet dat standaard (zie http://userfriendlyscience.com/reliability).

Als je begeleiders wel echt nominaal bedoelden: ten eerste, zorg dat je hun onderbouwing goed begrijpt, want ik zou zelf zeggen dat dat geen plausibele aanname is. Ten tweede: dichotomiseren is meestal geen goed idee, en dat is wat je eigenlijk zou doen (zie http://oupsy.nl/help/222/mijn-schaal-dichotomiseren-wat-een-goede-cut-off-grenswaarde). Dus als het echt realistisch is om aan te nemen dat het nominale schalen zijn, dan nog zou ik niet teruggaan naar 2 antwoordopties.

Cronbach's Alpha kun je niet berekenen voor nominale variabelen. Bij nominale variabelen is er geen onderliggend concept van 'meer of minder'. De antwoordopties zijn kwalitatief verschillend, maar niet indicatief voor of mensen hoger of lager scoren op een onderliggende variabele. Als dat laatste wel zo zou zijn, dan zou het een ordinale schaal zijn.

Dus, het idee van Cronbach's alpha berekenen is methodologische niet consistent met een nominale schaal, zeg maar.

Answer 2

Om een andere invalshoek toe te voegen aan het goede antwoord van Gjalt-Jorn:

om de uitkomsten in percentages te geven (X% was het helemaal oneens, etc.) is op zich geen gek idee, maar dit staat los van de vraag of de schaal met een cronbach's alpha moet worden geevalueerd. Ik neem aan dat je begeleiders niet gezegd hebben dat je de data 'nominaal' in de cronbach's alpha moest stoppen. Dit zou namelijk weinig effect sorteren: SPSS ziet gewoon getallen staan, die in een cronbach's alpha vanzelf als interval worden behandeld. Pas als je handmatig aan de data zou sleutelen veranderd hier wat in.

Mochten de begeleiders ook daadwerkelijk suggereren dat de schaal beter tot zijn recht komt in ja/nee vorm (je vraagtekst lijkt dit niet te suggereren), dan is het ook nog een optie om eens naar de CATPCA te kijken (https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/en/SSLVMB_21.0.0/com.ibm.spss.statistics.help/idh_cpca.htm) voorheen PRINCALS geheten. Dit is een principale componentenanalyse die gemaakt is voor nominale data.