Alfa Cronbacha, α (lub współczynnik alfa), opracowany przez Lee Cronbacha w 1951 roku, mierzy niezawodność lub wewnętrzną spójność. „Rzetelność” to inna nazwa spójności. Na przykład firma może przeprowadzać testy związane z pracą swoim pracownikom. Jeśli jedna osoba wykonuje ten sam test kilka razy i otrzymuje spójne wyniki, test jest wiarygodny.
Testy alfa Cronbacha w celu sprawdzenia, czy ankiety w skali Likerta z wieloma pytaniami są wiarygodne. Te pytania mierzą zmienne ukryte – ukryte lub nieobserwowalne zmienne, takie jak: sumienność osoby, nerwica lub otwartość. Są one bardzo trudne do zmierzenia w prawdziwym życiu. Alfa Cronbacha powie ci jak blisko spokrewniony jest zestaw pozycji testowych jako grupa.
Formuła alfa Cronbacha
Wzór na alfa Cronbacha to:
Gdzie:
- N = liczba elementów.
- c̄ = średnia kowariancja między parami elementów.
- v̄ = średnia wariancja.
Kroki SPSS
Chociaż dobrze jest znać formułę koncepcji, w rzeczywistości nie będziesz musiał nad tym pracować. Często będziesz obliczać alfa w SPSS lub podobnym oprogramowaniu. W SPSS kroki są następujące:
Krok 1: Kliknij „Analizuj”, następnie kliknij „Skaluj”, a następnie kliknij „Analiza niezawodności”.
Krok 2: Przenieś zmienne (od 1 do 5) do „Przedmiotów,”. Domyślną wartością modelu powinna być „Alfa”.
Krok 3: Kliknij „Statystyki” w oknie dialogowym.
Krok 4: Wybierz „Pozycja”, „Skala” i „Skaluj, jeśli element usunięty” w opis pudełka. Wybierz „Korelacja” w polu między elementami.
Krok 5: Kliknij „Kontynuuj”, a następnie kliknij „OK”.
Ogólna reguła wyników
Praktyczna zasada dotycząca interpretacji alfy dla pytań dychotomicznych (tj. Pytań z dwiema możliwymi odpowiedziami) lub pytań w skali Likerta jest następująca:
Ogólnie wynik wyższy niż 0,7 jest zwykle w porządku. Jednak niektórzy autorzy sugerują wyższe wartości od 0,90 do 0,95.
Unikanie problemów z Alfą Cronbacha
Zachowaj ostrożność, korzystając z praktycznych reguł przedstawionych powyżej. Wysoki poziom alfa może oznaczać, że pozycje w teście są silnie skorelowane. Jednak α jest również wrażliwe na liczbę pozycji w teście. Większa liczba elementów może skutkować większym współczynnikiem α, a mniejszą liczbą elementów mniejszym α. Jeśli poziom alfa jest wysoki, może to oznaczać zbędne pytania (tj. Zadają to samo). Niska wartość alfa może oznaczać, że w teście jest za mało pytań. Dodanie do testu bardziej odpowiednich elementów może zwiększyć współczynnik alfa. Słaba współzależność między pytaniami testowymi może również powodować niskie wartości, więc może mierzyć więcej niż jedną ukrytą zmienną.
Zamieszanie często otacza przyczyny wysokich i niskich wyników alfa. Może to skutkować nieprawidłowym odrzuceniem testów lub testami błędnie oznaczonymi jako niewiarygodne. Profesor psychometrii Mohsen Tavakol i profesor edukacji medycznej Reg Dennick sugerują, że pogłębianie wiedzy na temat wewnętrznej spójności i jednowymiarowości doprowadzi do prawidłowego wykorzystania alfy Cronbacha1:
Jednowymiarowość w alfie Cronbacha zakłada, że pytania mierzą tylko jedną zmienną latentną lub wymiar. Jeśli mierzysz więcej niż jeden wymiar (świadomie lub nieświadomie), wynik testu może być bez znaczenia. Możesz podzielić test na części, mierząc inną ukrytą zmienną lub wymiar z każdą częścią. Jeśli nie jesteś pewien, czy twój test jest jednowymiarowy, czy nie, uruchom Analizę czynnikową, aby zidentyfikować wymiary w swoim teście.
Lavrakas, P. (2008). Encyclopedia of Survey Research Methods, wydanie 1. SAGE.
Mohsen Tavakol i Reg Dennick. Zrozumieć Alfę Cronbacha. International Journal of Medical Education. 2011; 2: 53-55 Od redakcji
Salkind, N. (2015). Encyklopedia pomiarów i statystyk, wydanie 1. SAGE.
——————————————– ———————————-
Potrzebujesz pomocy z zadaniem domowym lub pytaniem testowym? Dzięki Chegg Study możesz uzyskać szczegółowe rozwiązania swoich pytań od eksperta w tej dziedzinie. Twoje pierwsze 30 minut z korepetytorem Chegg jest bezpłatne!