आंतरिक विश्वसनीयता

आप जानते हैं कि अपने माप (measure) में अलग-अलग आइटम कैसे प्रदर्शन करते हैं, यह कैसे जाँचना है. लेकिन ये आइटम आपस में कितनी अच्छी तरह जुड़े हुए हैं — यानी किसी माप की समग्र आंतरिक विश्वसनीयता — उसे कैसे परखेंगे? Coefficient alpha (जिसे Cronbach's alpha भी कहते हैं) और split-half reliability, विश्वसनीयता आँकने के दो प्रचलित तरीके हैं. ये सांख्यिकी माप की लंबाई और आइटमों की आपसी संबद्धता का फंक्शन होते हैं, जिसे आपने अभी correlation matrix देखकर जाँचा था.

आम तौर पर विश्वसनीयता का मान 0.8 से अधिक वांछनीय माना जाता है, हालाँकि अलग-अलग क्षेत्रों में यह सीमा थोड़ी ऊपर या नीचे हो सकती है.

क्या alpha() और splitHalf() के नतीजे यह दर्शाते हैं कि gcbs डेटासेट की विश्वसनीयता स्वीकार्य है?