Alpha de Cronbach: définition, utilisation et interprétation simples

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alpha, α (ou coefficient alpha) de Cronbach, développé par Lee Cronbach en 1951, mesure la fiabilité ou la cohérence interne. «Fiabilité» est un autre nom pour la cohérence. Par exemple, une entreprise peut donner des tests liés à l’emploi à ses employés. Si une personne passe le même test plusieurs fois et obtient des résultats cohérents, ce test est fiable.

Les tests alpha de Cronbach pour voir si les enquêtes à l’échelle de Likert à questions multiples sont fiables. Ces questions mesurent des variables latentes – des variables cachées ou non observables telles que la conscience, la névrose ou l’ouverture d’une personne. Ces questions sont très difficiles à mesurer dans la vie réelle. L’alpha de Cronbach vous le dira le degré de corrélation entre un ensemble d’éléments de test en tant que groupe.


Formule alpha de Cronbach

La formule de l’alpha de Cronbach est:

Où:

  • N = le nombre d’éléments.
  • c̄ = covariance moyenne entre les paires d’éléments.
  • v̄ = variance moyenne.

Étapes SPSS

Bien qu’il soit bon de connaître la formule derrière le concept, en réalité, vous n’avez pas besoin de travailler. Vous calculerez souvent l’alpha dans SPSS ou un logiciel similaire. Dans SPSS, les étapes sont les suivantes:

Étape 1: Cliquez sur «Analyser», puis sur «Échelle», puis sur «Analyse de fiabilité».
Étape 2: Transférez vos variables (q1 à q5) dans « Articles, ». La valeur par défaut du modèle doit être définie sur «Alpha».
Étape 3: Cliquez sur «Statistiques» dans la boîte de dialogue.
Étape 4: Sélectionnez «Élément», «Échelle» et «Échelle si l’élément supprimé» dans le description de la boîte. Choisissez « Corrélation » dans la zone inter-éléments.
Étape 5: Cliquez sur « Continuer », puis sur « OK ».

Règle de base pour les résultats

Une règle de base pour interpréter l’alpha pour les questions dichotomiques (c’est-à-dire les questions avec deux réponses possibles) ou les questions à l’échelle de Likert est:

En général, un score supérieur à 0.7 est généralement correct. Cependant, certains auteurs suggèrent des valeurs plus élevées de 0,90 à 0,95.

Éviter les problèmes avec l’alpha de Cronbach

Utilisez les règles de base ci-dessus avec prudence. Un niveau d’alpha élevé peut signifier que les éléments du test sont fortement corrélés. Cependant, α est également sensible au nombre d’items dans un test. Un plus grand nombre d’éléments peut résulter en un α plus grand et un nombre plus petit d’éléments en un α plus petit. Si l’alpha est élevé, cela peut signifier des questions redondantes (c’est-à-dire qu’ils posent la même chose). Une valeur alpha faible peut signifier qu’il n’y a pas assez de questions sur le test. L’ajout d’éléments plus pertinents au test peut augmenter l’alpha. Une mauvaise interrelation entre les questions du test peut également entraîner des valeurs faibles, et peut donc mesurer plus d’une variable latente.

La confusion entoure souvent les causes des scores alpha élevés et faibles. Cela peut entraîner des tests rejetés à tort ou des tests étiquetés à tort comme non fiables. Le professeur de psychométrie Mohsen Tavakol et le professeur d’éducation médicale Reg Dennick suggèrent que l’amélioration de vos connaissances sur la cohérence interne et l’unidimensionnalité conduira à l’utilisation correcte de l’alpha1 de Cronbach:

L’unidimensionnalité dans l’alpha de Cronbach suppose que les questions ne mesurent qu’une variable latente ou dimension. Si vous mesurez plus d’une dimension (sciemment ou non), le résultat du test peut être dénué de sens. Vous pouvez diviser le test en parties, en mesurant une variable latente ou une dimension différente avec chaque partie. Si vous ne savez pas si votre test est unidimensionnel ou non, exécutez l’analyse factorielle pour identifier les dimensions de votre test.

Lavrakas, P. (2008). Encyclopédie des méthodes de recherche par sondage 1ère édition. SAGE.
Mohsen Tavakol et Reg Dennick. Donner du sens à l’alpha de Cronbach. Journal international d’éducation médicale. 2011; 2: 53-55 Éditorial
Salkind, N. (2015). Encyclopédie des mesures et des statistiques 1ère édition. SAGE.

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