Cronbach의 알파, α (또는 계수 알파), 1951 년 Lee Cronbach가 개발 한 것으로 신뢰성 또는 내부 일관성을 측정합니다. “신뢰성”은 일관성의 또 다른 이름입니다. 예를 들어 회사에서 직원에게 직무 관련 테스트를 제공 할 수 있습니다. 한 사람이 동일한 테스트를 여러 번 받고 일관된 결과를받는다면 해당 테스트는 신뢰할 수 있습니다.
Cronbach의 알파 테스트를 통해 다중 질문 Likert 척도 설문 조사가 신뢰할 수 있는지 확인합니다.이 질문은 숨겨 지거나 관찰 할 수없는 변수 (예 : 사람의 성실성, 신경증 또는 개방성)를 측정합니다. 이들은 실제 생활에서 측정하기 매우 어렵습니다. Cronbach의 알파가 알려줍니다. 테스트 항목 집합이 그룹으로 얼마나 밀접하게 관련되어 있는지.
Cronbach의 알파 공식
Cronbach의 알파 공식은 다음과 같습니다.
장소 :
- N = 항목 수
- c̄ = 항목 쌍 간의 평균 공분산
- v̄ = 평균 분산
SPSS 단계
개념 뒤에있는 공식을 아는 것도 좋지만, 실제로는 실제로 작업 할 필요가 없습니다. SPSS 또는 유사한 소프트웨어에서 알파를 계산하는 경우가 많습니다. SPSS에서 단계는 다음과 같습니다.
1 단계 : “분석”을 클릭 한 다음 “배율”을 클릭 한 다음 “신뢰성 분석”을 클릭합니다.
2 단계 : 변수 (q1 ~ q5)를 “항목”. 모델 기본값은 “알파”로 설정되어야합니다.
3 단계 : 대화 상자에서 “통계”를 클릭합니다.
4 단계 : “항목”, “배율”및 “항목이 삭제 된 경우 배율”을 선택합니다. 상자 설명입니다. 항목 간 상자에서 “상관”을 선택합니다.
5 단계 : “계속”을 클릭 한 다음 “확인”을 클릭합니다.
결과에 대한 기본 규칙
이분법 적 질문 (즉, 두 개의 가능한 답변이있는 질문) 또는 Likert 척도 질문에 대한 알파 해석의 경험 법칙은 다음과 같습니다.
일반적으로 0.7은 보통 괜찮습니다. 그러나 일부 저자는 0.90에서 0.95 사이의 더 높은 값을 제안합니다.
Cronbach ‘s Alpha의 문제 방지
위에 나열된 경험 규칙을주의해서 사용하십시오. 알파 수준이 높다는 것은 테스트의 항목이 높은 상관 관계가 있음을 의미 할 수 있습니다. 그러나 α는 테스트의 항목 수에도 민감합니다. 항목 수가 많을수록 α가 커지고 α가 작을수록 항목 수가 작아집니다. 알파가 높으면 중복 질문 (예 : 동일한 질문)을 의미 할 수 있습니다. 알파 값이 낮 으면 시험에 문제가 충분하지 않음을 의미 할 수 있습니다. 더 많은 관련 항목을 테스트에 추가하면 알파가 높아질 수 있습니다. 시험 문제 간의 연관성이 부족하면 값이 낮아질 수 있으므로 둘 이상의 잠재 변수를 측정 할 수 있습니다.
혼란은 종종 높은 알파 점수와 낮은 알파 점수의 원인을 둘러싸고 있습니다. 이로 인해 테스트가 잘못 폐기되거나 신뢰할 수없는 것으로 잘못 표시된 테스트가 발생할 수 있습니다. 심리학 교수 인 Mohsen Tavakol과 의학 교육 교수 인 Reg Dennick은 내적 일관성과 일차원성에 대한 지식을 개선하면 Cronbach의 alpha1을 올바르게 사용할 수 있다고 제안합니다. 또는 차원. 하나 이상의 차원을 측정하는 경우 (고의 또는 무의식적으로) 테스트 결과가 의미가 없을 수 있습니다. 테스트를 여러 부분으로 나누어 각 부분에 대해 다른 잠재 변수 또는 치수를 측정 할 수 있습니다. 테스트가 1 차원인지 확실하지 않은 경우 요인 분석을 실행하여 테스트의 차원을 식별하십시오.
Lavrakas, P. (2008). 설문 조사 방법 백과 사전 1 판. SAGE.
Mohsen Tavakol과 Reg Dennick. Cronbach의 알파 이해하기. 국제 의학 교육 저널. 2011; 2 : 53-55 에디토리얼
Salkind, N. (2015). 측정 및 통계 백과 사전 1 판. 세이지.
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