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複合スコアは、コンポーネントのセットの合計です。たとえば、合計テストスコアは、個々のアイテムの合計として定義できます。複合スコアの信頼性は、多くの分野に対する広範な使用と適用性のため、さまざまなコンテキストで関心があります。心理測定文献は、人口の信頼性の価値を最適に推定する方法を議論するためにかなりの時間を費やしてきました。ただし、信頼性係数のすべてのポイント推定値は、母集団値を推定するため、推定に関連する不確実性を伝達できません。それに応じて、信頼性係数の人口価値が推定されている不確実性を伝えるために、信頼区間が推奨されます。ただし、母集団の信頼性係数をブラケットするための多くの信頼区間方法が存在し、一般的またはさまざまな特定の状況でどの方法が最も適切であるかは明らかではありません。3つの大規模なモンテカルロシミュレーション研究を備えたさまざまな条件下で、4つの信頼性係数（係数alpha、係数オメガ、階層オメガ、およびカテゴリーオメガ）のこれらの信頼区間方法を評価します。私たちの調査結果は、一般的に、階層的なオメガのブートストラップ信頼区間を継続的なアイテムとカテゴリ項目のカテゴリーオメガに推奨することをお勧めします。説明するすべての方法は、MBESSパッケージを介して自由に利用可能なR言語と環境に実装されています。
複合スコアは、コンポーネントのセットの合計です。たとえば、合計テストスコアは、個々のアイテムの合計として定義できます。複合スコアの信頼性は、多くの分野に対する広範な使用と適用性のため、さまざまなコンテキストで関心があります。心理測定文献は、人口の信頼性の価値を最適に推定する方法を議論するためにかなりの時間を費やしてきました。ただし、信頼性係数のすべてのポイント推定値は、母集団値を推定するため、推定に関連する不確実性を伝達できません。それに応じて、信頼性係数の人口価値が推定されている不確実性を伝えるために、信頼区間が推奨されます。ただし、母集団の信頼性係数をブラケットするための多くの信頼区間方法が存在し、一般的またはさまざまな特定の状況でどの方法が最も適切であるかは明らかではありません。3つの大規模なモンテカルロシミュレーション研究を備えたさまざまな条件下で、4つの信頼性係数（係数alpha、係数オメガ、階層オメガ、およびカテゴリーオメガ）のこれらの信頼区間方法を評価します。私たちの調査結果は、一般的に、階層的なオメガのブートストラップ信頼区間を継続的なアイテムとカテゴリ項目のカテゴリーオメガに推奨することをお勧めします。説明するすべての方法は、MBESSパッケージを介して自由に利用可能なR言語と環境に実装されています。
A composite score is the sum of a set of components. For example, a total test score can be defined as the sum of the individual items. The reliability of composite scores is of interest in a wide variety of contexts due to their widespread use and applicability to many disciplines. The psychometric literature has devoted considerable time to discussing how to best estimate the population reliability value. However, all point estimates of a reliability coefficient fail to convey the uncertainty associated with the estimate as it estimates the population value. Correspondingly, a confidence interval is recommended to convey the uncertainty with which the population value of the reliability coefficient has been estimated. However, many confidence interval methods for bracketing the population reliability coefficient exist and it is not clear which method is most appropriate in general or in a variety of specific circumstances. We evaluate these confidence interval methods for 4 reliability coefficients (coefficient alpha, coefficient omega, hierarchical omega, and categorical omega) under a variety of conditions with 3 large-scale Monte Carlo simulation studies. Our findings lead us to generally recommend bootstrap confidence intervals for hierarchical omega for continuous items and categorical omega for categorical items. All of the methods we discuss are implemented in the freely available R language and environment via the MBESS package.
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