نقد روایتی پژوهش‌های پوزیتیویستی علوم انسانی از نقطه‌نظر تعمیم‌پذیری و قابلیت اطمینان سنجه‌ها با پیشنهاد جایگزینی امگا مک‌دونالد (موردمطالعه: پژوهش‌های بازاریابی)

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 مدرس دوره های روش شناسی و نرم افزار های تجزیه و تحلیل داده های کمی و کیفی در آکادمی تحلیل آماری و MPT آکادمی اتریش

2 دانشیار، گروه مدیریت بازاریابی، دانشگاه آزاد واحد تهران مرکز، تهران، ایران

3 دکتری مدیریت و توسعه کشاورزی، دانشگاه آزاد واحد علوم تحقیقات، تهران، ایران

چکیده

پژوهش‌های علمی شامل گامهای فلسفی،[1] رویهای[2] و اخلاقی[3] است و مطالعاتی با پیش‌فرض فلسفی پوزیتیویستی که مرورهای فراروش اخیر را نشان میدهند، هنوز سهمی بیش از 70 درصد مطالعات رشتههای علوم انسانی و اجتماعی را شامل می‌شوند. از نظرگاه قیاس‌گونه[4] رویکردی کمّی را به محققان دیکته می‌کند. در این رویکرد ورود به حوزۀ اندازهگیری و به دنبال آن بحث شناسایی سنجه‌ها[5] و پیوند آن با متغیرها و یا در سطحی انتزاعیتر سازهها،[6] اگر نگوییم مهم‌ترین که یکی از برجسته‌ترین موارد است و ابهام و مکنون[7] بودن مفهومی این سازهها در این علوم، تحقق کامل اعتبار (روایی)[8] و قابلیت اطمینان (پایایی)[9] برای پژوهشگران را هر چه دشوارتر مینماید. محقق با مروری علمی و در قالبی روایتی[10] با تمرکز بر وجه پایایی و جنبه تعمیمپذیری[11] نتایج، سستی و ناتوانی شاخصهای ضعیف اما متأسفانه بسیار رایج در پژوهش‌های ایران را برمی‌شمارد و با نگاهی ارزیابانه و آسیب‌شناسانه، رسالت ارائه راهکاری مناسب برای برونرفت از این ضعف ساختاری رویهای را با واکاوی و معرفی جایگزینی مناسب و عملیاتی برای آن، یعنی ضریب امگای مکدونالد[WU1] [12] پیشنهاد میکند. پیشبینی میشود که نتایج مطالعه حاضر، چشمانداز پایدار و موفقی را در تغییر دیدگاه پژوهشگران علوم انسانی پدید آورد.




[1]. Philosophical


[2]. Praxis


[3]. Ethics


[4]. Deductive


[5]. Item


[6]. construct


[7]. Latent


[8]. Validity


[9]. Reliability


[10]. Narrative


[11]. Generalization


[12]. McDonald’s omega





 





پژوهش‌های علمی شامل گامهای فلسفی،[1] رویهای[2] و اخلاقی[3] است و مطالعاتی با پیش‌فرض فلسفی پوزیتیویستی که مرورهای فراروش اخیر را نشان میدهند، هنوز سهمی بیش از 70 درصد مطالعات رشتههای علوم انسانی و اجتماعی را شامل می‌شوند. از نظرگاه قیاس‌گونه[4] رویکردی کمّی را به محققان دیکته می‌کند. در این رویکرد ورود به حوزۀ اندازهگیری و به دنبال آن بحث شناسایی سنجه‌ها[5] و پیوند آن با متغیرها و یا در سطحی انتزاعیتر سازهها،[6] اگر نگوییم مهم‌ترین که یکی از برجسته‌ترین موارد است و ابهام و مکنون[7] بودن مفهومی این سازهها در این علوم، تحقق کامل اعتبار (روایی)[8] و قابلیت اطمینان (پایایی)[9] برای پژوهشگران را هر چه دشوارتر مینماید. محقق با مروری علمی و در قالبی روایتی[10] با تمرکز بر وجه پایایی و جنبه تعمیمپذیری[11] نتایج، سستی و ناتوانی شاخصهای ضعیف اما متأسفانه بسیار رایج در پژوهش‌های ایران را برمی‌شمارد و با نگاهی ارزیابانه و آسیب‌شناسانه، رسالت ارائه راهکاری مناسب برای برونرفت از این ضعف ساختاری رویهای را با واکاوی و معرفی جایگزینی مناسب و عملیاتی برای آن، یعنی ضریب امگای مکدونالد[WU1] [12] پیشنهاد میکند. پیشبینی میشود که نتایج مطالعه حاضر، چشمانداز پایدار و موفقی را در تغییر دیدگاه پژوهشگران علوم انسانی پدید آورد.




[1]. Philosophical


[2]. Praxis


[3]. Ethics


[4]. Deductive


[5]. Item


[6]. construct


[7]. Latent


[8]. Validity


[9]. Reliability


[10]. Narrative


[11]. Generalization


[12]. McDonald’s omega





 [WU1]کاملا درست شرمنده بی دقتی کردم و بقیه موارد رو اصلاح می کنم

کلیدواژه‌ها


1. Aiken, L. S., West, S. G. & Millsap, R. E. (2008), Doctoral training in statistics, measurement, and methodology in psychology: Replication and extension of Aiken, West, Sechrest, and Reno’s (1990) survey of PhD programs in North America. American Psychologist, 63(1), 32.
2. Aikin, S. F. & Talisse, R. B. (2016), Pragmatism and pluralism revisited. Political Studies Review, 14(1), 17–26. https://doi.org/10.1177/1478929915607886.
3. Avkiran, N. K. & Ringle, C. M. (2018), Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM), Springer International Publishing AG. Retrieved from http://www.emeraldinsight.com/doi/abs/10.1108/EBR-10-2013-0128%5Cnhttp://www.emeraldinsight.com/10.1108/EBR-10-2013-0128.
4. Bhattacherjee, A. (2012), Scholar Commons Social Science Research: Principles, Methods, and Practices. Textbooks Collection. Retrieved from http://scholarcommons.usf.edu/oa_textbookshttp://scholarcommons.usf.edu/oa_textbooks/3.
5. Bielik, L. (2019), methodology of science an introduction (1st ed.). Bratislava: comenius university in bratislava.
6. Bollen, K. A. & Diamantopoulos, A. (2017), Notes on measurement theory for causal-formative indicators: A reply to Hardin, Psychological Methods, 22(3), 605–608. https://doi.org/10.1037/met0000149.
7. Cronbach, L. J. (2004), My current thoughts on coefficient alpha and successor procedures, EDUCATIONAL AND PSYCHOLOGICAL MEASUREMENT, 64(3), 391–418. https://doi.org/10.1177/0013164404266386.
8. DiCiccio, T. J., & Efron, B. (1996). Bootstrap confidence intervals. Statistical Science, 11(3). https://doi.org/10.1214/ss/1032280214.
9. Dunn, T. J., Baguley, T. & Brunsden, V. (2014), From alpha to omega: A practical solution to the pervasive problem of internal consistency estimation. British Journal of Psychology, 105(3), 399–412. https://doi.org/10.1111/bjop.12046.
10. Gignac, G. E. (2014), On the Inappropriateness of Using Items to Calculate Total Scale Score Reliability via Coefficient Alpha for Multidimensional Scales. European Journal of Psychological Assessment, 30(2), 130–139. https://doi.org/10.1027/1015-5759/a000181.
11. Goodboy, A. K. & Martin, M. M. (2020), Omega over alpha for reliability estimation of unidimensional communication measures, Annals of the International Communication Association, 44(4), 422–439. https://doi.org/10.1080/23808985.2020.1846135.
12. Graham, J. M. (2006), Congeneric and (essentially) tau-equivalent estimates of score reliability: What they are and how to use them, Educational and Psychological Measurement, 66(6), 930–944.
13. Green, S. B. & Hershberger, S. L. (2000), Correlated errors in true score models and their effect on coefficient alpha, Structural Equation Modeling, 7(2), 251–270.
14. Green, S. B., Lissitz, R. W. & Mulaik, S. A. (1977), Limitations of coefficient alpha as an index of test unidimensionality1, Educational and Psychological Measurement, 37(4), 827–838.
15. Green, S. B. & Yang, Y. (2009), Commentary on coefficient alpha: A cautionary tale, Psychometrika, 74(1), 121–135.
16. Hayes, A. F. & Coutts, J. J. (2020a), Use Omega Rather than Cronbach’s Alpha for Estimating Reliability, But… Communication Methods and Measures, 14(1), 1–24. https://doi.org/10.1080/19312458.2020.1718629.
17. Hayes, A. F. & Coutts, J. J. (2020b), Use Omega Rather than Cronbach’s Alpha for Estimating Reliability, But…. Communication Methods and Measures, 00(00), 1–24. https://doi.org/10.1080/19312458.2020.1718629.
18. Hoekstra, R., Vugteveen, J., Warrens, M. J. & Kruyen, P. M. (2019), An empirical analysis of alleged misunderstandings of coefficient alpha. International Journal of Social Research Methodology, 22(4), 351–364. https://doi.org/10.1080/13645579.2018.1547523.
19. Huysamen, G. K. (2006), Coefficient alpha: unnecessarily ambiguous; unduly ubiquitous, SA Journal of Industrial Psychology, 32(4), 34–40.
20. Johnson Burke., R. & Christensen, L. (2014), Educational Research: Quantitative, Qualitative, and Mixed Approaches (5th ed., Vol.4).
21. Kaushik, V. & Walsh, C. A. (2019), Pragmatism as a research paradigm and its implications for Social Work research, Social Sciences, 8(9). https://doi.org/10.3390/socsci8090255.
22. Kline, R. B. (2016), Principles and practices of structural equation modelling, Methodology in the social sciences.
23. McCain, K. (2016), The Nature of Scientific Knowledge, The Nature of Scientific Knowledge, Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-33405-9.
24. McDonald, R. P. (1999), Test theory: A unified treatment. Test theory: A unified treatment. Mahwah, NJ, US: Lawrence Erlbaum Associates Publishers.
25. Miller, M. B. (1995), Coefficient alpha: A basic introduction from the perspectives of classical test theory and structural equation modeling.
26. Moradi, M. & Miralmasi, A. (2020), Pragmatic research method (F. Seydi, Ed.) (1st ed.), Tehran: School of quantitative and qualitative research, Retrieved from https://analysisacademy.com/
27. Naik, C. N. K., Gantasala, S. B. & Prabhakar, G. V. (2010), Service quality (SERVQUAL) and its effect on customer satisfaction in retailing, European Journal of Social Sciences, 16(2), 231–243.
28. Neuman, W. L. (2014), Social Research Methods: Qualitative and Quantitative Approaches. Pearson Education Limited (7th ed.), Printed in the United States of America. https://doi.org/10.2307/3211488.
29. Revelle, W. & Zinbarg, R. E. (2008), Coefficients Alpha, Beta, Omega and the glb: Comments on Sijtsma, Psychometrika, 74(1), 145. https://doi.org/10.1007/s11336-008-9102-z.
30. Salzberger, T., Sarstedt, M. & Diamantopoulos, A. (2016), Measurement in the social sciences: where C-OAR-SE delivers and where it does not, European Journal of Marketing, 50(11), 1942–1952. https://doi.org/10.1108/EJM-10-2016-0547.
31. Sarstedt, M, Diamantopoulos, A. & Salzberger, T. (2016), Should we use single items? Better notF_. Journal of Business Research, 69, 3199–3203.
32. Sarstedt, Marko, Bengart, P., Shaltoni, A. M. & Lehmann, S. (2018), The use of sampling methods in advertising research: a gap between theory and practice, International Journal of Advertising, 37(4), 650–663. https://doi.org/10.1080/02650487.2017.1348329.
33. Sijtsma, K. (2009), On the use, the misuse and the very limited usefulness of cronbach’s alpha, Psychometrika, 74(1), 107–120. https://doi.org/10.1007/s11336-008-9101-0.
34. Singh, D. (2019), Understanding philosophical underpinnings of research with respect to various paradigms: Perspective of a research scholar, (April).
35. Smith, S. M. & Albaum, G. S. (2013), Basic Marketing Research Building Your Survey, Published by Qualtrics Labs, Inc.
36. Starkweather, J. (2012), Step out of the past: Stop using coefficient alpha; there are better ways to calculate reliability, Research and Statistical Support.
37. Teo, T. & Fan, X. (2013), Coefficient alpha and beyond: Issues and alternatives for educational research, The Asia-Pacific Education Researcher, 22(2), 209–213.
38. Trizano-Hermosilla, I. & Alvarado, J. M. (2016), Best Alternatives to Cronbach’s Alpha Reliability in Realistic Conditions: Congeneric and Asymmetrical Measurements. Frontiers in Psychology, 7, 769. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.00769.
39. Wertz, F. J., Charmaz, K., McMullen, L. M., Josselson, R., Anderson, R. & McSpadden, E. (2011), Five Ways of Doing Qualtative Analysis, The Guilford Press, New York (1st ed.).
40. Wilkinson, L. (1999), Statistical methods in psychology journals: Guidelines and explanations, American Psychologist, 54(8), 594–604. https://doi.org/10.1037/0003-066X.54.8.594.
41. Wilkinson, L. & Raykov, T. (1998), Coefficient alpha and composite reliability with interrelated nonhomogeneous items, Applied Psychological Measurement, 22(4), 375–385. https://doi.org/10.1037/0003-066X.54.8.594.
42. Yang, Y. & Green, S. B. (2011), Coefficient alpha: A reliability coefficient for the 21st century? Journal of Psychoeducational Assessment, 29(4), 377–392.
43. Zimmerman, D. W., Zumbo, B. D. & Lalonde, C. (1993), Coefficient alpha as an estimate of test reliability under violation of two assumptions, Educational and Psychological Measurement, 53(1), 33–49.
44. Zinbarg, R. E., Revelle, W., Yovel, I. & Li, W. (2005), Cronbach’s, α Revelle’s β and McDonald’s ω H: Their relations with each other and two alternative conceptualizations of reliability, Psychometrika, 70(1), 123–133. https://doi.org/10.1007/s11336-003-0974-7.