• Articles
• admin

• Cronbach ‘s Alpha – Quick Definition
• SPSS Cronbach’ s Alpha Output
• creșteți Cronbach ‘s Alpha prin eliminarea articolelor
• Cronbach’ s Alpha este negativ
• există prea multe câteva cazuri (N = 0) pentru analiza
• apa raportarea alfa Cronbach

Introducere

o facultate de psihologie vrea să examineze fiabilitatea unui test de personalitate. Prin urmare, au un eșantion de n = 90 de studenți care îl completează. Datele astfel colectate sunt în big-5.sav, prezentat parțial mai jos.

după cum sugerează numele variabilelor, testul nostru încearcă să măsoare trăsăturile de personalitate „big 5”. Pentru alte fișiere de date, o analiză a factorilor este adesea folosită pentru a afla ce variabile măsoară ce subscale.

oricum. Principala noastră întrebare de cercetare este: care sunt fiabilitățile pentru aceste 5 subscale, așa cum indică Alfa Cronbach? Dar mai întâi: ce este alfa Cronbach oricum?

definiția Alfa – rapidă a lui Cronbach

Cronbach s alfa este măsura în care suma peste 2 (+)
variabile măsoară o singură trăsătură subiacentă.Mai exact, alfa lui Cronbach este proporția de varianță a unui astfel de scor de sumă care poate fi contabilizată de o singură trăsătură. Adică este măsura în care un scor sumă măsoară în mod fiabil ceva și (astfel) măsura în care un set de elemente măsoară în mod constant „același lucru”.

alfa Cronbach este, prin urmare, cunoscut ca o măsură de fiabilitate sau consistență internă. Cele mai comune reguli de degetul mare pentru ea sunt că

• Cronbach alpha 0.80 este bun și
• Cronbach alpha 0.70 poate sau nu poate fi doar acceptabil.

Dialoguri de fiabilitate SPSS

în SPSS, obținem alfa Cronbach din analiza scară analiza fiabilității… după cum se arată mai jos.

pentru analiza prima subscală, agreabilitate, vom completa dialogurile așa cum se arată mai jos.

făcând clic pe Lipire rezultă sintaxa de mai jos. Să-l rulați.

SPSS Cronbach Alpha Output i

pentru fiabilitate, SPSS oferă doar excluderea listwise a valorilor lipsă: toate rezultatele se bazează numai pe N = 85 de cazuri care au zero valori lipsă pe cele 5 variabile de analiză sau „elemente”.
alfa Cronbach = 0.894. De obicei, puteți ignora Alfa Cronbach pe baza elementelor standardizate: standardizarea variabilelor în scoruri z înainte de calcularea scorurilor la scară este rareori-dacă este vreodată-făcută.
în cele din urmă, excluderea unei variabile dintr-o (sub)scară poate crește Alfa lui Cronbach. Nu este cazul în acest tabel: pentru fiecare articol, Alpha-ul lui Cronbach Dacă elementul șters este mai mic decât 0,894 = 0,894 bazat pe toate cele 5 articole.

acum vom rula exact aceeași analiză pentru a doua noastră subscală, conștiinciozitatea. Procedând astfel, rezultă sintaxa de mai jos.

creșteți Alfa Cronbach prin eliminarea elementelor

pentru subscala conștiinciozitate, Alfa Cronbach = 0.658, care este destul de slabă. Cu toate acestea, rețineți că Cronbach ‘ s Alpha if element șters = 0.726 atât pentru consc02, cât și pentru consc04.

deoarece eliminarea fie element ar trebui să conducă la 0.726 de la 0.726, nu suntem siguri care ar trebui să fie eliminate în primul rând. Două moduri de a afla sunt

• creșterea zecimalelor sau (mai bine)
• sortarea tabelului după ultima sa coloană.

după cum probabil ați văzut, am făcut deja ambele cu următoarele comenzi de modificare a ieșirii:

se pare că eliminarea consc04 crește alfa puțin mai mult decât consc02. Modul preferat pentru a face acest lucru este să copiați-lipiți comanda de fiabilitate anterioară, să eliminați consc04 din ea și să o rulați din nou.

după aceasta, Cronbach ‘ s alpha = 0.724. Nu este exact 0.726 prezis, deoarece eliminarea consc04 crește dimensiunea eșantionului la N = 84. Rețineți că putem crește și mai mult la 0.814 prin eliminarea consc02. Sintaxa de mai jos face exact asta.

rețineți că Cronbach ‘ s alpha = 0.814 dacă calculăm subscala noastră de conștiinciozitate ca sumă sau medie peste consc01, consc03 și consc05. Din moment ce e bine, am terminat cu acest subscale.

să continuăm cu următoarea subscală: extraversiune. Facem acest lucru executând exact aceeași analiză pe extra01 la extra05, ceea ce duce la sintaxa de mai jos.

Alfa Cronbach este negativ

după cum se arată mai jos, Alfa Cronbach = -0.663 pentru subscala extraversiune. Aceasta implică faptul că unele corelații între elemente sunt negative (al doilea tabel, mai jos).

toate elementele extraversiunii sunt codificate în mod similar: au etichete de valoare identice, deci nu aceasta este problema. Problema este că unele elemente măsoară opusul celorlalte elemente, așa cum se arată mai jos.

soluția este de a inversa pur și simplu codul astfel de „elemente negative”: RECODIFICĂM aceste 2 elemente și ajustăm etichetele lor de valoare/variabilă cu sintaxa de mai jos.

reluând exact aceeași analiză de fiabilitate ca cea anterioară, rezultă acum în Cronbach alpha = 0.857 pentru subscala de extraversiune.

deci, să continuăm cu subscala neuroticismului. Sintaxa de mai jos rulează analiza noastră implicită de fiabilitate pe neur01 la neur05.

există prea puține cazuri (n = 0) pentru analiza

rețineți că ultima noastră comandă nu are ca rezultat tabele utile. Primim doar avertismentul prezentat mai jos.

cele mai probabile 3 cauze ale acestei probleme sunt că

• una sau mai multe variabile conține doar valori lipsă;
• un filtru incorect filtrează toate cazurile din date;
• valorile lipsă sunt împrăștiate pe numeroase variabile de analiză.

o modalitate foarte rapidă de a afla este rularea unei comenzi descriptive minime ca indescriptive neur01 la neur05.Procedând astfel, aflăm că fiecare variabilă are n 67, dar n validă (listwise) = 0.

deci, ceea ce ne dorim cu adevărat aici, este de a utiliza excluderea pereche de valori lipsă. Pentru un motiv prost, care nu este inclus în SPSS. Cu toate acestea, a face manual nu este atât de greu pe cât pare.

Alfa Cronbach cu excluderea perechilor de valori lipsă

vom începe cu formula pentru Alfa Cronbach, care este

$ $ Cronbach\; \ alpha = \ frac{k^2 \ overline{s_{xy}}} {\Sigma s^2_x + 2 \ Sigma s_{xy}}$$

unde

• \(k\) denotă numărul de itemi;
• \ (s_{xy}\) denotă covarianța dintre fiecare pereche de itemi diferiți;
• \ (s^2_x\) denotă varianța eșantionului pentru fiecare item.

rețineți că o matrice de covarianță pereche conține toate statisticile utilizate de această formulă. Se obține cu ușurință prin sintaxa de regresie de mai jos:

apoi, copiem rezultatul în această foaie de Google. În cele din urmă, o mână de formule foarte simple ne spun că 0,889.

acum, ce dimensiune a eșantionului ar trebui să raportăm pentru această subscală? Vă propun să urmați convențiile pentru regresia perechilor aici și să raportați cea mai mică pereche ncare are ca rezultat N = 44 pentru această analiză. Din nou, rețineți că formula pentru găsirea acestui minim pe un bloc de celule este extrem de simplă.

APA Raportând Alfa Cronbach

tabelul de mai jos arată cum să raportați Alfa Cronbach în stil APA pentru toate subscalele.