Fidélité interne

Vous savez évaluer la performance de chaque item de votre mesure, mais qu’en est-il de la façon dont les items se rapportent entre eux — autrement dit, de la fidélité interne globale d’une mesure ? Le coefficient alpha (appelé aussi alpha de Cronbach) et la fidélité en deux moitiés sont deux méthodes courantes pour l’évaluer. Ces statistiques dépendent de la longueur de la mesure et de l’intercorrélation des items, que vous venez d’examiner via la matrice de corrélation.

En général, on vise des valeurs de fidélité supérieures à 0,8, même si certains domaines adoptent des seuils plus élevés ou plus faibles.

Les résultats de alpha() et splitHalf() indiquent-ils que le jeu de données gcbs présente une fidélité acceptable ?