امگا مک‌دونالد (McDonald’s ωt) یک شاخص آماری برای سنجش پایایی پرسشنامه و ابزارهای اندازه‌گیری نگرش پاسخ‌دهندگان است. این شاخص، مانند آلفای کرونباخ، میزان همسانی و ثبات گویه‌های یک مقیاس را اندازه می‌گیرد. اما برخلاف آلفا، محدودیت‌های کمتری دارد و تخمین دقیق‌تری از پایایی ارائه می‌دهد.
امگا مک‌دونالد
اُمگای مک‌دونالد (McDonald’s Omega) یک شاخص برآورد پایایی است که اگر از ۰.۷ بیشتر باشد پایایی مقیاس قابل قبول است. به‌طوری کلی برای تفسیر این شاخص به صورت زیر است:
- بالاتر از ۰.۹۰ : بسیار عالی
- بین ۰.۸ تا ۰.۹ : خوب
- بین ۰.۷ تا ۰.۸ : قابل قبول
- کمتر از ۰.۷۰ : نیاز به بازنگری ابزار
چرا استفاده از اُمگا توصیه می‌شود؟
- دقت بالاتر نسبت به آلفا در ابزارهای ناهمگن
- مناسب برای مقیاس‌های کوتاه یا چندبعدی
- کاهش خطر تخمین اشتباه پایایی
- پشتیبانی در نرم‌افزارهای نوین تحلیل داده
تفاوت امگا مک‌دونالد با آلفای کرونباخ
آلفای کرونباخ فرض می‌کند همه گویه‌ها وزن و همبستگی یکسان دارند (فرض همسانی تائو)، که در بسیاری از پرسشنامه‌های واقعی صدق نمی‌کند.
اُمگا این فرض را ندارد و اجازه می‌دهد هر گویه بار عاملی متفاوتی روی سازه داشته باشد.
نتیجه این تفاوت: در مقیاس‌هایی که گویه‌ها کیفیت و بار عاملی متفاوتی دارند، ωt تخمین واقع‌بینانه‌تری از پایایی است.
انواع اُمگا
– اُمگای کل (Omega Total) یا ωt : پایایی کل ابزار بر اساس مجموع عوامل و واریانس خطا.
– اُمگای سلسله‌مراتبی (Omega Hierarchical) یا ωh : پایایی بخش عامل عمومی در مدل‌های چندبعدی یا سلسله‌مراتبی.
برای بیشتر پژوهش‌های علوم اجتماعی، گزارش ωt در کنار آلفای کرونباخ کافی و مفید است.
برآورد امگا مک‌دونالد
پایایی امگای کل (ωt) با فرمول زیر قابل برآورد است
ωt = ∑λi۲ ÷ ( ∑λi۲ + ∑θi )
که در آن:
λi = بار عاملی هر گویه
θi = واریانس خطای هر گویه
بارهای عاملی و خطا معمولاً از تحلیل عاملی تأییدی (CFA) یا تحلیل عاملی اکتشافی (EFA) به‌دست می‌آیند.
چگونه اُمگا را محاسبه کنیم؟
در SPSS به‌صورت مستقیم وجود ندارد، اما می‌توان از افزونه‌ی R در SPSS استفاده کرد.
ابزارهای JASP و Jamovi ابزارهای رایگان و گرافیکی هستند که به‌سادگی ωt را محاسبه می‌کنند.
در R، با بسته‌ی psych و دستور زیر:
library(psych)
omega(mydata)
سخن پایانی
اگر تاکنون فقط از آلفای کرونباخ برای گزارش پایایی استفاده کرده‌اید، توصیه می‌شود از اُمگای مک‌دونالد (ωt) نیز بهره بگیرید. این شاخص، به‌ویژه در مدل‌های پیچیده و ابزارهای با بارهای عاملی متفاوت، تصویری دقیق‌تر از کیفیت ابزار به دست می‌دهد.
منبع: حبیبی، آرش. روش پژوهش پیشرفته. تهران: پارس‌مدیر.
نگارنده: پشتیبانی پارس‌مدیر | 
