Alpha, α (o coefficiente alpha) di Cronbach, sviluppato da Lee Cronbach nel 1951, misura l’affidabilità o la coerenza interna. “Affidabilità” è un altro nome per la coerenza. Ad esempio, un’azienda potrebbe fornire test relativi al lavoro ai propri dipendenti. Se una persona esegue lo stesso test più volte e riceve risultati coerenti, quel test è affidabile.
I test alfa di Cronbach per vedere se i sondaggi su scala Likert a più domande sono affidabili. Queste domande misurano variabili latenti, variabili nascoste o non osservabili come: la coscienziosità, la nevrosi o l’apertura di una persona. Questi sono molto difficili da misurare nella vita reale. L’alfa di Cronbach te lo dirà quanto è strettamente correlato un insieme di elementi di test come gruppo.
Formula alfa di Cronbach
La formula per l’alfa di Cronbach è:
Dove:
- N = il numero di elementi.
- c̄ = covarianza media tra coppie di elementi.
- v̄ = varianza media.
Passaggi SPSS
Sebbene sia utile conoscere la formula alla base del concetto, in realtà non avrai davvero bisogno di lavorarci. Calcolerai spesso l’alfa in SPSS o software simile. In SPSS, i passaggi sono:
Passaggio 1: fare clic su “Analizza”, quindi su “Scala” e quindi su “Analisi affidabilità”.
Passaggio 2: trasferire le variabili (da 1 a 5) in “Elementi,”. L’impostazione predefinita del modello deve essere “Alpha”.
Passaggio 3: fai clic su “Statistiche” nella finestra di dialogo.
Passaggio 4: seleziona “Elemento”, “Scala” e “Scala se elemento eliminato” nella descrizione della casella. Scegli “Correlazione” nella casella tra gli elementi.
Passaggio 5: fai clic su “Continua”, quindi su “OK”.
Regola empirica per i risultati
Una regola pratica per interpretare l’alfa per le domande dicotomiche (ovvero le domande con due possibili risposte) o le domande della scala Likert è:
In generale, un punteggio superiore a 0.7 di solito va bene. Tuttavia, alcuni autori suggeriscono valori più alti da 0,90 a 0,95.
Evitare problemi con Alpha di Cronbach
Usa le regole pratiche elencate sopra con cautela. Un livello elevato per alfa può significare che gli elementi nel test sono altamente correlati. Tuttavia, α è anche sensibile al numero di elementi in un test. Un numero maggiore di elementi può dare come risultato un α maggiore e un numero minore di elementi in un α minore. Se l’alfa è alto, ciò potrebbe significare domande ridondanti (ovvero stanno chiedendo la stessa cosa). Un valore basso per alpha potrebbe significare che non ci sono abbastanza domande nel test. L’aggiunta di elementi più pertinenti al test può aumentare l’alfa. Anche una scarsa correlazione tra le domande del test può causare valori bassi, quindi è possibile misurare più di una variabile latente.
La confusione spesso circonda le cause dei punteggi alfa alti e bassi. Ciò può comportare test scartati in modo errato o test etichettati erroneamente come inaffidabili. Il professore di psicometria Mohsen Tavakol e il professore di educazione medica Reg Dennick suggeriscono che migliorare la tua conoscenza sulla coerenza interna e l’unidimensionalità porterà all’uso corretto dell’alfa1 di Cronbach:
L’unidimensionalità nell’alfa di Cronbach presume che le domande misurino solo una variabile latente o dimensione. Se si misura più di una dimensione (consapevolmente o inconsapevolmente), il risultato del test potrebbe essere privo di significato. È possibile suddividere il test in parti, misurando una diversa variabile latente o dimensione con ciascuna parte. Se non sei sicuro che il tuo test sia unidimensionale o meno, esegui Factor Analysis per identificare le dimensioni nel tuo test.
Lavrakas, P. (2008). Encyclopedia of Survey Research Methods prima edizione. SAGE.
Mohsen Tavakol e Reg Dennick. Dare un senso all’alfa di Cronbach. Giornale internazionale di educazione medica. 2011; 2: 53-55 Editoriale
Salkind, N. (2015). Encyclopedia of Measurement and Statistics prima edizione. SALVIA.
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