クロンバックのアルファ、α（または係数アルファ）、 1951年にLeeCronbachによって開発され、信頼性または内部の一貫性を測定します。 「信頼性」は一貫性の別名です。たとえば、会社が従業員に仕事関連のテストを行う場合があります。1人の人が同じテストを数回受けて一貫した結果を受け取った場合、そのテストは信頼できます。
複数の質問のリッカート尺度調査が信頼できるかどうかを確認するためのクロンバックのアルファテスト。これらの質問は、潜在的な変数（人の良心、神経症、開放性などの隠れた変数または観察できない変数）を測定します。これらは実際の生活では測定が非常に困難です。クロンバックのアルファはあなたに教えてくれます。一連のテスト項目がグループとしてどの程度密接に関連しているか。
クロンバックのアルファ式
クロンバックのアルファの式は次のとおりです。
場所：
- N =アイテムの数。
- c̄=アイテムペア間の平均共分散。
- v̄=平均分散。
SPSSステップ
コンセプトの背後にある公式を知っておくのは良いことですが、実際には、実際に作業する必要はありません。多くの場合、SPSSまたは同様のソフトウェアでアルファを計算します。 SPSSでの手順は次のとおりです。
手順1：[分析]、[スケール]、[信頼性分析]の順にクリックします。
手順2：変数（q1からq5）をに転送します。 「アイテム」。モデルのデフォルトは「アルファ」に設定する必要があります。
ステップ3：ダイアログボックスの[統計]をクリックします。
ステップ4：[アイテム]、[スケール]、[アイテムが削除された場合はスケール]を選択します。ボックスの説明。アイテム間ボックスで[相関]を選択します。
ステップ5：[続行]をクリックしてから[OK]をクリックします。
結果の経験則
二分法の質問（つまり、2つの可能な回答がある質問）またはリッカート尺度の質問のアルファを解釈するための経験則は次のとおりです。
一般に、スコアが通常、0.7で問題ありません。ただし、一部の作成者は、0.90から0.95のより高い値を提案しています。
クロンバックのアルファ係数の問題の回避
上記の経験則を注意して使用してください。アルファのレベルが高いということは、テストの項目が高度に相関していることを意味している可能性があります。ただし、αはテストの項目数にも敏感です。アイテムの数が多いとαが大きくなり、アイテムの数が少なくなるとαが小さくなります。アルファが高い場合、これは冗長な質問を意味する可能性があります（つまり、同じことを質問している）。アルファの値が低い場合は、テストに十分な質問がないことを意味している可能性があります。より関連性の高い項目をテストに追加すると、アルファを増やすことができます。テストの質問間の相互関係が不十分な場合も値が低くなる可能性があるため、複数の潜在変数を測定する可能性があります。
混乱は、アルファスコアの高低の原因を取り巻くことがよくあります。これにより、テストが誤って破棄されたり、テストが誤って信頼できないとラベル付けされたりする可能性があります。心理測定学のMohsenTavakol教授と医学教育のRegDennick教授は、内部の一貫性と一次元性に関する知識を向上させると、クロンバックのα係数を正しく使用できるようになると示唆しています。
クロンバックのα係数の一次元性は、質問が1つの潜在変数のみを測定していることを前提としています。または寸法。複数の次元を（故意または無意識のうちに）測定する場合、テスト結果は無意味になる可能性があります。テストをパーツに分割し、パーツごとに異なる潜在変数または次元を測定することができます。テストが一次元であるかどうかわからない場合は、因子分析を実行して、テストの次元を特定します。
Lavrakas、P。（2008）。調査研究方法百科事典第1版。 SAGE。
MohsenTavakolとRegDennick。クロンバックのアルファを理解する。医学教育の国際ジャーナル。 2011; 2：53-55社説
Salkind、N。（2015）測定と統計の百科事典第1版。セージ。
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