Omega gerarchico (affidabilità)Ai miei colleghi di psicometria snob non piace l'alfa (anche se viene usata il 98% delle volte), perché si può ottenere un alpha alto anche se non si ha alcun fattore generale. Omega (gerarchico; non generale) è la soluzione. Sto scrivendo per chiedere l'esame per il futuro JMP (o se qualcuno è sufficientemente sfidato, un componente aggiuntivo). Grazie.
Ri: Omega gerarchico (affidabilità)Assicurati di inviare la richiesta alla Wish List di JMP?
Ri: Omega gerarchico (affidabilità)Grazie @profjmb ! È un ottimo suggerimento. L'ho appena aggiunto alla nostra lista di cose da fare. Alla fine ci arriveremo!
Migliore,
~ Laura
Ri: Omega gerarchico (affidabilità)Ciao @profjmb ,
Volevo solo farti sapere che JMP 16.0 avrà un'opzione per ottenere il coefficiente omega da un CFA. Se gli utenti ottengono omega gerarchici o generali dipenderà dal tipo di CFA adatto. Ad esempio, un CFA standard con 3 fattori comporterebbe omega_general per le sottoscale. Tuttavia, se tale CFA viene esteso a un modello bifattore (aggiungendo un fattore generale che si carica su tutte le variabili manifest), il risultato sarà omega_hierarchical per il fattore generale e omega_hierarchical per le sottoscale per i fattori di gruppo. Ciò segue la revisione dei coefficienti omega in Rodriguez, Reise e Haviland (2015). Queste opzioni sono disponibili nel programma Early Adopter, quindi continueremo a migliorarle man mano che riceviamo feedback.
Grazie ancora per il tuo suggerimento!
~ Laura
Ri: Omega gerarchico (affidabilità)Ciao Laura
Grazie per le informazioni.
sto provando a ottenere il coefficiente omega usando l'adozione anticipata ma non riesco a trovarlo.
Potresti fornire indicazioni su dove trovarlo nel programma?
Grazie
Ri: Omega gerarchico (affidabilità)caro @Fernando ,
Abbiamo incluso il coefficiente omega come parte di un "mini dashboard" di statistiche correlate che quantificano l'adeguatezza del modello di misurazione a portata di mano, quindi lo troverai nel menu a triangolo rosso per un modello montato come "Valuta modello di misurazione. "
Migliore,
~ Laura
