Psychometria

Zatwierdzenie statystyczne kwestionariusza ComColors zostało opracowane pod kierownictwem doktora psychologii, po zastosowaniu przez niego metodologii psychometrycznej, z wykorzystaniem najbardziej aktualnych współcześnie narzędzi badawczych (2012).

Celem pierwszego etapu było utworzenie kwestionariusza, umożliwiającego dokonanie eksploracyjnej analizy czynnikowej. Praca ta polegała na zmierzeniu psychologicznych wymiarów sześciu typów osobowości modelu ComColors. Ażeby ją wykonać, musieliśmy przygotować pierwszą serię pytań, którym poddaliśmy grupę ok. 130 osób. Dzięki temu mogliśmy wyszczególnić niezawodne wymiary psychologiczne od tych, które nie dawały możliwości na pomiar jakościowy. W celu uzyskania jasnego i precyzyjnego pomiaru badanych wymiarów psychologicznych, czterokrotnie powtarzaliśmy tę operację.

Poniższa Tabela stanowi rezultat ostatniej eksploracyjnej analizy czynnikowej, która pokazuje, że zgodnie z oczekiwaniami, parametry danego wymiaru (niebieskiego np.) są silnie nasycone tylko z jednym czynnikiem, a bardzo słabo z czynnikami innych wymiarów.

Zamknij

Tabela 1. Rezultat analizy głównych składowych z rotacją varimax.

Po dokonaniu ostatniej eksploracyjnej analizy czynnikowej (EFA), przeprowadziliśmy głębsze zatwierdzenie struktury kwestionariusza, za pomocą konfirmacyjnej analizy czynnikowej (CFA) na grupie 352 uczestników.

Konfirmacyjna analiza czynnikowa jest metodą statystyczną, stanowiącą przedłużenie eksploracyjnej analizy czynnikowej. Celem Konfirmacyjnej Analizy Czynnikowej jest przetestowanie pewności modelu teoretycznego, wyłonionego na drodze eksploracyjnej analizy czynnikowej. CFA to daleko bardziej zaawansowany etap na obszarze badań EFA.

Model strukturalny

Rysunek 1. Model strukturalny

Założeniem analizy konfirmacyjnej jest sprawdzenie, czy model teoretyczny nie różni się od modelu obserwowanego. Ażeby móc sprawdzić, czy nie występuje taka rozbieżność, wskaźniki obliczane są tak, aby zmierzyć parametry dopasowania pomiędzy modelem teoretycznym a obserwowanym. Pierwszym, branym pod uwagę, wskaźnikiem jest χ2, ponieważ umożliwia on wyliczenie obecności odchylenia pomiędzy macierzą obserwowanej kowariancji a macierzą kowariancji estymacyjnej. Jeśli ideałem jest przyjęcie hipotezy zerowej, to test ten może stanowić problem, gdyż zależy on od efektywności próbki i liczby parametrów testowanego modelu. Ażeby uniknąć takich dystorsji, należy poszczególne wskaźniki zinterpretować w taki sposób, by otrzymać optymalną estymację jakości dopasowania. W badaniach tych zachowaliśmy pewną liczbę powszechnie przyjmowanych wskaźników dopasowania, w celu sprawdzenia jakości obserwowanego modelu.

CFI (Comparative Fit Index) i TLI (Tucker-Lewis Index) są wskaźnikami, które opierają się na odchyleniu względem modelu niezależności. Wskaźniki te badają różnicę pomiędzy chi2 modelu testowanego a chi2 modelu teoretycznego. Ich wartości mogą się zmieniać teoretycznie od 0 do 1. Przyjmuje się, iż wskazują one na właściwe dopasowanie począwszy od wartości rzędu 0,90.

Wskaźniki χ2pdf RMSEA GFI TLICFISRMR
Model COMCOLORS467.2<.001259.059.91.92.93.048

Tabela 2. Wskaźniki dopasowania

Jak można to stwierdzić na podstawie powyższej tabeli, wskaźniki dopasowania osiągają i na ogół przekraczają zalecane progi. W uzasadniony sposób można więc powiedzieć, że model dopasowuje się prawidłowo do danych i może być w związku z tym traktowany jako miarodajny z punktu widzenia strukturalnego.