• Articles
• admin

• Cronbachs Alpha – hurtig Definition
• SPSS Cronbachs Alpha Output
• Forøg Cronbachs Alpha ved at fjerne emner
• Cronbachs Alpha er negativ
• der er også få tilfælde (n = 0) til analysen
• apa reporting cronbachs alpha

introduktion

et psykologfakultet ønsker at undersøge pålideligheden af en personlighedstest. De har derfor en prøve på N = 90 studerende udfylde det. De således indsamlede data er i big-5.sav, delvist vist nedenfor.

som foreslået af variabelnavnene forsøger vores test at måle de “store 5” personlighedstræk. For andre datafiler bruges en faktoranalyse ofte til at finde ud af, hvilke variabler der måler hvilke underskalaer.

alligevel. Vores vigtigste forskningsspørgsmål er: hvad er reliabiliteterne for disse 5 subscalesas angivet af cronbachs alpha? Men først ud: hvad er Cronbachs alpha alligevel?

Cronbach ‘ s Alfa – hurtig Definition

Cronbach Sis alpha er i hvilket omfang summen over 2(+)
variabler måler et enkelt underliggende træk.Mere præcist er cronbachs alfa den andel af variansen af en sådan sum score, der kan regnes med et enkelt træk. Det vil sige, det er i hvilket omfang en sumscore pålideligt måler noget og (dermed) i hvilket omfang et sæt varer konsekvent måler “den samme ting”.

Cronbachs alfa er derfor kendt som et mål for pålidelighed eller intern konsistens. De mest almindelige tommelfingerregler for det er, at

• Cronbachs alpha-0,80 er god og
• Cronbachs alpha-0,70 måske eller måske ikke bare er acceptabel.

SPSS Pålidelighedsdialoger

i SPSS får vi cronbachs alfa fra analyse skala pålidelighedsanalyse… som vist nedenfor.

til analyse af den første underskala, behagelighed, udfylder vi dialogerne som vist nedenfor.

Klik på Indsæt resulterer i syntaksen nedenfor. Lad os køre det.

SPSS Cronbachs Alpha Output I

for pålidelighed tilbyder SPSS kun listevis udelukkelse af manglende værdier: alle resultater er kun baseret på N = 85 tilfælde med nul manglende værdier på vores 5 analysevariabler eller “elementer”.
cronbachs alpha = 0.894. Du kan normalt ignorere Cronbachs Alfa baseret på standardiserede emner: standardisering af variabler i å-scoringer før beregning af skala scoringer er sjældent-hvis nogensinde – gjort.
endelig kan udelukkelse af en variabel fra en (sub)skala øge Cronbachs Alfa. Det er ikke tilfældet i denne tabel: for hvert element er Cronbachs Alpha if-element, der er slettet, lavere end ris = 0.894 baseret på alle 5-elementer.

vi kører nu nøjagtigt den samme analyse for vores anden underskala, samvittighedsfuldhed. Dette resulterer i syntaksen nedenfor.

Forøg Cronbachs Alpha ved at fjerne elementer

for samvittighedsunderskalaen, Cronbachs alpha = 0.658, som er ret dårlig. Bemærk dog, at Cronbachs Alpha if-vare slettes = 0.726 for både consc02 og consc04.

da fjernelse af en af elementerne skal resultere i 0.726, er vi ikke sikre på, hvilken der skal fjernes først. To måder at finde ud af er

• forøgelse af decimalerne eller (bedre)
• sortering af tabellen efter dens sidste kolonne.

som du sikkert så, gjorde vi allerede begge med følgende OUTPUT MODIFICERINGSKOMMANDOER:

det viser sig, at fjernelse af consc04 øger alpha lidt mere end consc02. Den foretrukne måde at gøre det på er blot at kopiere-indsætte den forrige PÅLIDELIGHEDSKOMMANDO, fjerne consc04 fra den og køre den igen.

efter at have gjort det, Cronbachs alpha = 0.724. Det er ikke ligefrem den forudsagte 0.726, fordi fjernelse af consc04 øger prøvestørrelsen til N = 84. Bemærk, at vi også kan øge price yderligere til 0.814 ved at fjerne consc02. Syntaksen nedenfor gør netop det.

Bemærk, at Cronbachs alpha = 0.814, hvis vi beregner vores samvittighedsunderskala som summen eller gennemsnittet over consc01, consc03 og consc05. Da det er fint, er vi færdige med denne underskala.

lad os fortsætte med den næste underskala: ekstraversion. Det gør vi ved at køre nøjagtig samme analyse på ekstra01 til ekstra05, hvilket resulterer i syntaksen nedenfor.

Cronbachs Alfa er negativ

som vist nedenfor, Cronbachs alpha = -0.663 for ekstraversionsunderskalaen. Dette indebærer, at nogle sammenhænge mellem elementer er negative (anden tabel nedenfor).

alle ekstraversionsposter er kodet på samme måde: de har identiske værdietiketter, så det er ikke problemet. Problemet er, at nogle elementer måler det modsatte af de andre elementer som vist nedenfor.

løsningen er simpelthen at vende kode sådanne “negative elementer”: vi omkode disse 2 elementer og justere deres værdi/variabel etiketter med syntaksen nedenfor.

gentagelse af nøjagtig samme pålidelighedsanalyse som tidligere resulterer nu i Cronbachs alpha = 0.857 for ekstraversionsunderskalaen.

så lad os fortsætte med neuroticism subscale. Syntaksen nedenfor kører vores standard pålidelighedsanalyse på neur01 til neur05.

der er for få tilfælde (N = 0) til analysen

Bemærk, at vores sidste kommando ikke resulterer i nogen nyttige tabeller. Vi får kun advarslen vist nedenfor.

de 3 mest sandsynlige årsager til dette problem er, at

• en eller flere variabler indeholder kun manglende værdier;
• et forkert FILTER Filtrerer alle tilfælde i dataene;
• manglende værdier er spredt over adskillige analysevariabler.

en meget hurtig måde at finde ud af er at køre en minimal BESKRIVELSESKOMMANDO som indescriptives neur01 til neur05.Når vi gør det, lærer vi, at hver variabel har n-bogstav 67, men gyldig N (listevis) = 0.

så hvad vi virkelig ønsker her, er at bruge parvis udelukkelse af manglende værdier. Af en eller anden dum grund er det ikke inkluderet i SPSS. Det er dog ikke så svært at gøre det manuelt, som det ser ud til.

Cronbachs Alpha med parvis udelukkelse af manglende værdier

vi starter med formlen for cronbachs alpha, som er

$$Cronbachs\; \ alpha = \frac{k^2 \ overline{S_{sy}}} {\Sigma S^2_h + 2 \ Sigma S_{sy}}$$

hvor

• \(k\) angiver antallet af elementer;
• \(s_{sy}\) angiver kovariansen mellem hvert par af forskellige elementer;
• \(S^2_h) angiver prøvevariansen for hvert element.

Bemærk, at en parvis kovariansmatrice indeholder alle statistikker, der anvendes af denne formel. Det opnås let via regressionssyntaksen nedenfor:

dernæst kopierer vi resultatet til dette Googlesheet. Endelig fortæller en håndfuld meget enkle formler os, at kr = 0,889.

hvilken prøvestørrelse skal vi nu rapportere for denne underskala? Jeg foreslår, at du følger konventionerne for parvis regression her og rapporterer den mindste parvise Nhvilket resulterer i N = 44 til denne analyse. Bemærk igen, at formlen til at finde dette minimum over en blok af celler er fuldstændig enkel.

APA Reporting Cronbachs Alpha

nedenstående tabel viser, hvordan man rapporterer cronbachs alpha i APA-stil for alle underskalaer.