Unidimensionaliteit

Unidimensionaliteit is een fundamentele aanname in de psychometrie die stelt dat een meetinstrument één enkele latente variabele meet. In praktische termen betekenen de items van de schaal dat ze samenhangen doordat ze allemaal afleiden van hetzelfde construct, bijvoorbeeld een bepaald vaardigheids- of temperamentsspectrum. Een totaalscore is interpretabel wanneer deze unidimensionaliteit redelijk wordt ondersteund.

Het wordt onderzocht met statistische methoden zoals factoranalyse. Exploratieve factoranalyse (EFA) en confirmatieve factoranalyse (CFA) helpen vaststellen hoeveel factoren de items ondersteunen. Een een-factoroplossing duidt op unidimensionaliteit, maar ook criteria zoals een duidelijke scree-plot, voldoende verschil tussen eerste en tweede eigenwaarde en goede modelfit in CFA spelen een rol. Daarnaast is lokale onafhankelijkheid relevant: na controle voor de latent trait mogen items niet onderling excessief met elkaar samenhangen. Rasch-modellen beschouwen unidimensionaliteit als cruciaal en evalueren dit ook via fit- en afwijkingscontroles, soms met parallelle analyse.

Bij schending van unidimensionaliteit kan de totaalscore misleidend zijn, en kunnen de itemparameters en betrouwbaarheid onbetrouwbaar worden geschat. Interpretatie van het meetinstrument wordt dan problematisch.

Als multidimensionaliteit aanwezig is, kan men subschalen gebruiken die elk een subconstruct meten, of kiezen voor multidimensionale modellen zoals bifactor- of correlated-factor modellen. Ook kan herontwerp van items helpen om een sterkere, dominante factor te bewerkstelligen. Cronbach’s alpha geeft alleen een ruwe indicatie van interne consistentie en bewijst geen unidimensionaliteit; het moet samen met structuuranalyses worden geïnterpreteerd. Unidimensionaliteit blijft een belangrijke voorwaarde voor valide totaalscores in veel psychologische en onderwijspsychometrische metingen.