Alfa Cronbach Concepte de Bază
O problemă cu metoda split-half este că estimarea fiabilitate obținute folosind orice tip split de elemente este posibil să difere de cele obținute utilizând un alt. O soluție la această problemă este de a calcula Spearman-Brown corectat coeficient de fiabilitate split-jumătate pentru fiecare dintre posibile split-jumătăți și apoi găsi media acestor coeficienți. Aceasta este motivația pentru Alfa lui Cronbach.,
Alpha Cronbach este superior formulei Kuder și Richardson 20, deoarece poate fi utilizat cu date continue și non-dihotomice. În special, acesta poate fi utilizat pentru testarea cu credit parțial și pentru chestionare folosind o scară Likert.
Definiția 1: Date variabile x1, …, xk și x0 = 
Proprietatea 1: Să xj = tj + ej unde fiecare ej este independent de tj și toate ej sunt independente unele de altele., De asemenea, x0 = 
aici vedem xj ca valori măsurate, tj ca valori adevărate și ej ca valori de eroare de măsurare. Click aici pentru o dovadă a proprietății 1.
observație: Alfa lui Cronbach oferă o limită inferioară utilă pentru fiabilitate (așa cum se vede în proprietatea 1). Alfa lui Cronbach va crește, în general, atunci când corelațiile dintre elemente cresc., Din acest motiv, coeficientul măsoară consistența internă a testului. Valoarea sa maximă este 1 și, de obicei, minimul său este 0, deși poate fi negativ (vezi mai jos).
o regulă general acceptată este că un alfa de 0,7 (unii spun 0,6) indică o fiabilitate acceptabilă și 0,8 sau mai mare indică o fiabilitate bună. Fiabilitatea foarte ridicată (0,95 sau mai mare) nu este neapărat de dorit, deoarece acest lucru indică faptul că elementele pot fi complet redundante. Acestea sunt doar linii directoare, iar valoarea reală a lui Cronbach alpha va depinde de multe lucruri. De exemplu., pe măsură ce numărul de articole crește, Alfa lui Cronbach tinde să crească prea mult chiar și fără o creștere a consistenței interne.
scopul în proiectarea unui instrument de încredere este ca scorurile pe elemente similare să fie legate (consecvente intern), dar pentru fiecare să contribuie și cu unele informații unice.
observație: există un număr de motive pentru care Alfa lui Cronbach ar putea fi scăzut sau chiar negativ chiar și pentru un test perfect valabil. Două astfel de motive sunt codificarea inversă și factorii multipli.,
codare inversă: să presupunem că utilizați o scară Likert de la 1 la 7 cu 1 semnificație puternic dezacord și 7 semnificație puternic de acord. Să presupunem că două dintre întrebările dvs. sunt: Q1: „îmi place pizza” și Q20:”nu-mi place pizza”. Aceste întrebări pun același lucru, dar cu o formulare inversă. Pentru a aplica corect Alfa lui Cronbach, trebuie să inversați notarea oricărei întrebări formulate negativ, Q20 în exemplul nostru. Astfel, dacă un răspuns la Q20 este de exemplu 2, acesta trebuie să fie marcat ca 6 în loc de 2 (adică 8 minus scorul înregistrat).,
factori multipli: Alfa lui Cronbach este util în cazul în care toate întrebările sunt de testare mai mult sau mai puțin același lucru, numit un”factor”. Dacă există mai mulți factori, atunci aveți nevoie pentru a determina care întrebări sunt de testare care factori. Dacă spuneți că există 3 factori (de exemplu, fericirea cu locul de muncă, fericirea cu căsătoria și fericirea cu voi înșivă), atunci trebuie să împărțiți chestionarul/testul în trei teste, unul care conține factorul de testare a întrebărilor 1, unul cu factorul de testare a întrebărilor 2 și al treilea cu factorul de testare a întrebărilor 3., Apoi calculați Alfa lui Cronbach pentru fiecare dintre cele trei teste. Procesul de determinare a acestor factori” ascunși ” și împărțirea testului după factor se numește analiza factorilor (vezi analiza factorilor).
Exemplul 1: Calculați Alfa lui Cronbach pentru datele din exemplul 1 al Formulei 20 Kuder și Richardson (repetate în Figura 1 de mai jos).,
Figura 1 – Alpha Cronbach pentru Exemplul 1
foaia De lucru în Figura 1 este foarte similar cu foaie de lucru în Figura 1 de Kuder și Richardson Formula 20. Rândul 17 conține variația pentru fiecare dintre întrebări. De exemplu, variația pentru Întrebarea 1 (celula B17) se calculează după formula =VARP(B4:B15). Alte formule cheie utilizate pentru a calcula Alfa lui Cronbach în Figura 1 sunt descrise în Figura 2.,
Figura 2 – formule-Cheie pentru foaia de lucru în Figura 1
Vom vedea din celula B22 că alpha Cronbach este de .73082, la fel ca fiabilitatea KR20 calculată, de exemplu, 1 din Kuder și Richardson Formula 20.
Observație: Dacă variațiile xj variază foarte mult, xj poate fi standardizat pentru a obține o abatere standard de 1 înainte de a calcula Alfa lui Cronbach.,
Observație: Pentru a determina modul în care fiecare întrebare pe un test de impact fiabilitatea, Cronbach alfa poate fi calculată după ștergerea cu variabile, pentru fiecare i ≤ k. Astfel, pentru un test cu k întrebări, fiecare cu scorul xj, Cronbach alfa este calculat pentru 
dacă coeficientul de fiabilitate crește după ștergerea unui element, puteți presupune că elementul nu este foarte corelat cu celelalte elemente., În schimb, dacă coeficientul de fiabilitate scade, puteți presupune că elementul este foarte corelat cu celelalte elemente.
Exemplul 2: calculați Alfa lui Cronbach pentru sondaj în exemplul 1, unde orice întrebare este eliminată.calculele necesare sunt afișate în Figura 3.
Figura 3 – Alfa Cronbach pentru Exemplul 2
Fiecare din coloanele B L reprezintă testul cu o întrebare eliminat., Coloana B corespunde întrebării # 1, coloana C corespunde întrebării #2 etc. Figura 4 afișează formulele corespunzătoare întrebării # 1 (adică coloana B); formulele pentru celelalte întrebări sunt similare. Unele dintre referințe sunt la celulele prezentate în Figura 1.
Figura 4 – formule-Cheie pentru foaia de lucru în Figura 3.
Cum se poate observa din Figura 3, omisiunea de orice singură întrebare nu schimba alpha Cronbach foarte mult. Eliminarea Q8 afectează cel mai mult rezultatul.,
Observație: un Alt mod de a calcula Cronbach alpha este de a utiliza Două Factor ANOVA fără Replicare de date instrument de analiză pe date brute și rețineți că:
Exemplul 3: se Calculează Cronbach alpha de Exemplu 1 folosind ANOVA.
Vom începe prin rularea Excel Anova: Two-Factor fără de Replicare instrument de analiză a datelor folosind datele din gama B4:L15 de pe fișa de lucru prezentată în Figura 1.,
Figura 5 – Calculul alpha Cronbach folosind ANOVA
după Cum puteți vedea din Figura 5, alfa Cronbach este de .73802, aceeași valoare calculată în Figura 1.
observație: în mod alternativ, am putea folosi instrumentul de analiză a datelor Real Statistics Two Factor ANOVA, setând Numărul de rânduri pe eșantion la 1. De asemenea, putem obține același rezultat folosind capacitățile de statistici reale descrise în suportul pentru statistici reale pentru Alpha Cronbach.