Cronbachs alfa, α (eller koeffisient alfa), utviklet av Lee Cronbach i 1951, måler pålitelighet eller intern konsistens. «Pålitelighet» er et annet navn for konsistens. For eksempel kan et selskap gi jobbrelaterte tester til sine ansatte. Hvis en person tar den samme testen flere ganger og får jevnlige resultater, er den testen pålitelig.
Cronbachs alfatester for å se om undersøkelser av Likert-skala med flere spørsmål er pålitelige. Disse spørsmålene måler latente variabler – skjulte eller ikke observerbare variabler som: en persons samvittighetsfullhet, nevroser eller åpenhet. Disse er veldig vanskelige å måle i det virkelige liv. Cronbachs alfa vil fortelle deg hvor nært beslektet et sett med testelementer er som en gruppe.
Cronbachs alfaformel
Formelen for Cronbachs alfa er:
Hvor:
- N = antall elementer.
- c̄ = gjennomsnittlig samvarians mellom elementpar.
- v̄ = gjennomsnittlig varians.
SPSS-trinn
Selv om det er bra å vite formelen bak konseptet, i virkeligheten trenger du ikke å jobbe det. Du beregner ofte alfa i SPSS eller lignende programvare. Trinn 1 er i SPSS:
Trinn 1: Klikk «Analyser», klikk deretter «Skaler» og klikk deretter «Pålitelighetsanalyse.»
Trinn 2: Overfør variablene (q1 til q5) til «Elementer,». Standardmodellen skal settes som «Alpha».
Trinn 3: Klikk «Statistikk» i dialogboksen.
Trinn 4: Velg «Element», «Skala» og «Skalering hvis element slettes» i boksbeskrivelse. Velg «Korrelasjon» i boksen mellom elementene.
Trinn 5: Klikk «Fortsett» og klikk deretter «OK».
Tommelfingerregel for resultater
En tommelfingerregel for å tolke alfa for dikotome spørsmål (dvs. spørsmål med to mulige svar) eller Likert-skala spørsmål er:
Generelt sett en score på mer enn 0,7 er vanligvis greit. Imidlertid foreslår noen forfattere høyere verdier på 0,90 til 0,95.
Unngå problemer med Cronbachs Alpha
Bruk tommelfingerreglene ovenfor med forsiktighet. Et høyt nivå for alfa kan bety at elementene i testen er sterkt korrelert. Imidlertid er α også følsom for antall elementer i en test. Et større antall elementer kan resultere i et større α, og et mindre antall elementer i et mindre α. Hvis alfa er høy, kan dette bety overflødige spørsmål (dvs. de stiller det samme). En lav verdi for alfa kan bety at det ikke er nok spørsmål på testen. Å legge til mer relevante elementer i testen kan øke alfa. Dårlig innbyrdes sammenheng mellom testspørsmål kan også forårsake lave verdier, og det kan også måle mer enn en latent variabel.
Forvirring omgir ofte årsakene til høye og lave alfa-poeng. Dette kan resultere i feil kasserte tester eller tester feil merket som upålitelige. Psykometrisk professor Mohsen Tavakol og medisinsk utdannelsesprofessor Reg Dennick foreslår at forbedring av kunnskapen din om intern konsistens og ensdimensjonalitet vil føre til riktig bruk av Cronbachs alfa1:
Unidimensjonalitet i Cronbachs alfa antar at spørsmålene bare måler en latent variabel eller dimensjon. Hvis du måler mer enn én dimensjon (enten bevisst eller uvitende), kan testresultatet være meningsløst. Du kan dele testen opp og måle en annen latent variabel eller dimensjon for hver del. Hvis du ikke er sikker på om testen din er ensidig eller ikke, kan du kjøre faktoranalyse for å identifisere dimensjonene i testen.
Lavrakas, P. (2008). Encyclopedia of Survey Research Methods 1. utgave. SAGE.
Mohsen Tavakol og Reg Dennick. Making Sense of Cronbach’s Alpha. International Journal of Medical Education. 2011; 2: 53-55 Redaksjonelt
Salkind, N. (2015). Encyclopedia of Measurement and Statistics 1. utgave. SAGE.
—————————————————- ———————————-
Trenger du hjelp med lekser eller testspørsmål? Med Chegg Study kan du få trinnvise løsninger på spørsmålene dine fra en ekspert på området. De første 30 minuttene med en Chegg-veileder er gratis!