Omega jerárquico (fiabilidad)A mis colegas de psicometría no les gusta el alfa (aunque se usa el 98% del tiempo), porque uno puede obtener un alfa alto incluso si no tiene un factor general. Omega (jerárquico; no general) es la solución. Le escribo para pedir una consideración para el futuro JMP (o si alguien tiene un desafío suficiente, un complemento). Gracias.
Re: jerárquico Omega (fiabilidad)¿Asegúrese de enviar la solicitud a la Lista de deseos de JMP?
Re: jerárquico Omega (fiabilidad)Gracias @profjmb ! Es una gran sugerencia. Lo acabo de agregar a nuestra lista de tareas pendientes. ¡Finalmente lo lograremos!
Mejor,
~ Laura
Re: Omega jerárquico (fiabilidad)Hola @profjmb ,
Solo quería hacerle saber que JMP 16.0 tendrá una opción para obtener el coeficiente omega de un CFA. Si los usuarios obtienen omega jerárquico o general dependerá del tipo de CFA que se ajuste. Por ejemplo, un CFA estándar con 3 factores daría como resultado omega_general para subescalas. Sin embargo, si dicho CFA se extiende a un modelo bifactor (al agregar un factor general que se carga en todas las variables de manifiesto), el resultado será omega_hierarchical para el factor general y omega_hierarchical para subescalas para los factores de grupo. Esto sigue a la revisión de los coeficientes omega en Rodríguez, Reise y Haviland (2015). Estas opciones están disponibles en el programa Early Adopter, por lo que seguiremos mejorando a medida que recibamos comentarios.
Gracias de nuevo por tu sugerencia!
~ Laura
Re: Omega jerárquico (fiabilidad)Hola Laura,
Gracias por la info.
Estoy tratando de obtengo el coeficiente omega usando el adoptante temprano pero no puedo encontrarlo.
¿Podría darnos indicaciones sobre dónde encontrarlo en el programa?
Gracias
Re: Omega jerárquico (fiabilidad)querido @Fernando ,
Incluimos el coeficiente omega como parte de un "mini tablero" de estadísticas relacionadas que cuantifican la adecuación del modelo de medición en cuestión, por lo tanto, lo encontrará en el menú del triángulo rojo para un modelo ajustado como "Evaluar modelo de medición". "
Mejor,
~ Laura
