Alfa hesaplayıcı
Veri bekleniyor.
| Madde | Ort. | SS | Düzeltilmiş madde-toplam r | Madde silinirse α |
|---|
Kırmızı işaret: o madde silindiğinde alfa yükseliyor. Bu bir silme önerisi değil, maddeyi içerik açısından yeniden okuma işaretidir. Örnek veri sentetiktir; altıncı madde bilerek zayıf üretilmiştir.
Hangi değer yeterli?
Cronbach alfa için yayınlarda kabul edilen değerler 0,70 ile 0,95 arasındadır; tek bir doğru eşik yoktur. Tavakol ve Dennick (2011) bu aralığı aktarır ve iç tutarlılık katsayısı için en fazla 0,90 önerildiğini belirtir. Çok yüksek bir alfa, bazı maddelerin aynı şeyi farklı sözcüklerle sorduğunu gösterebilir.
0,70'in altında kalan bir güvenirlik katsayısı ölçeği kendiliğinden geçersiz kılmaz; az maddeli alt boyutlarda bunun nedeni madde sayısı olabilir (aşağıda). 0,70 bir gelenektir, yasa değildir. Kullandığınız ölçeğin orijinal geliştirme çalışmasındaki değeri ve derginizin ya da enstitünüzün beklentisi, genel eşikten daha önemli bir karşılaştırma noktasıdır.
Alfa neden madde sayısına bağlıdır?
Alfa, madde sayısı (k) arttıkça yükselir. Formül bunu açıkça gösterir: α = k / (k − 1) × (1 − Σσ²ᵢ / σ²ₜ). Burada σ²ᵢ her maddenin varyansı, σ²ₜ toplam puanın varyansıdır (Cronbach, 1951).
Bunun iki sonucu vardır. Üç maddelik bir alt boyutta 0,65 bulmak, yirmi maddelik bir ölçekte 0,65 bulmakla aynı anlama gelmez. Tavakol ve Dennick (2011) de düşük alfanın az sayıda madde kullanılmasından kaynaklanabileceğini belirtir. Ters yönde, çok maddeli bir ölçekte yüksek alfa tek başına maddelerin aynı yapıyı ölçtüğünü kanıtlamaz.
SPSS ve R'da Cronbach alfa nasıl hesaplanır?
SPSS'te alfa, İngilizce arayüzde Analyze > Scale > Reliability Analysis menüsünden hesaplanır. Ölçeğin maddeleri Items kutusuna alınır. Statistics düğmesindeki Descriptives for bölümünde Item, Scale ve Scale if item deleted seçilirse madde silinirse alfa sütunu da çıktıya gelir (IBM belgeleri).
R'da ek paket gerekmez. Aşağıdaki kod alfayı, madde silinirse alfayı ve Feldt güven aralığını taban R ile hesaplar; yukarıdaki hesaplayıcıyla aynı formülleri kullanır.
# veri: m1..m6 ölçek maddeleri, ters maddeler önceden çevrilmiş madde <- paste0("m", 1:6) X <- na.omit(veri[, madde]) alfa_hesap <- function(X) { k <- ncol(X); toplam <- rowSums(X) (k / (k - 1)) * (1 - sum(sapply(X, var)) / var(toplam)) } alfa <- alfa_hesap(X) sapply(madde, function(m) alfa_hesap(X[, setdiff(madde, m)])) # madde silinirse alfa n <- nrow(X); k <- ncol(X) 1 - (1 - alfa) * qf(c(0.975, 0.025), n - 1, (n - 1) * (k - 1)) # %95 GA
Alfa için güven aralığı nasıl hesaplanır?
Alfa bir örneklem tahminidir ve belirsizliği vardır. Feldt, Woodruff ve Salih (1987) bu belirsizliği F dağılımıyla hesaplar. Serbestlik dereceleri n − 1 ve (n − 1)(k − 1) olur:
- Alt sınır = 1 − (1 − α) × F0,975
- Üst sınır = 1 − (1 − α) × F0,025
Örneklem büyüdükçe aralık daralır. Aynı α = 0,80 için hesaplayıcının verdiği aralıklar:
| Katılımcı (n) | Madde (k) | %95 güven aralığı |
|---|---|---|
| 40 | 6 | [.686, .883] |
| 100 | 10 | [.736, .854] |
| 400 | 10 | [.769, .828] |
40 kişilik bir pilot uygulamada 0,80 bulmak, gerçek değerin 0,70'in altında olma ihtimalini dışlamaz. R'da aynı hesap psych::alpha.ci(alpha, n.obs, n.var) ile yapılır. Asıl uygulamanın kaç kişiyle yapılacağı ayrı bir hesaptır; hedef sayıyı örneklem büyüklüğü hesaplama aracı verir.
Özensiz yanıtlar alfayı nasıl değiştirir?
Düz çizgi yanıtlar alfayı yükseltir, rastgele yanıtlar düşürür. Düz çizgi yanıtlayan kişinin bütün maddeleri aynı değerdedir, bu da maddeler arasında yapay bir tutarlılık üretir. Rastgele yanıtlar ise maddeler arasındaki gerçek ilişkiyi zayıflatır.
Dikey çizgi temiz verinin alfası, mavi çubuk karışımın alfası. Bu sentetik veride %10 düz çizgi alfayı .764'ten .839'a çıkarır, %10 rastgele yanıt .722'ye düşürür.
Sonuç: yüksek bir alfa veri kalitesini kanıtlamaz. Alfayı hesaplamadan önce özensiz yanıtları ayıklayın; nasıl yapılacağı anket veri kalitesi rehberinde.
Düşük alfa çıktığında ne yapılır?
- Ters kodlanmış maddeleri kontrol edin. Çevrilmemiş bir ters madde alfayı düşürür ve o maddenin madde-toplam korelasyonu çoğunlukla negatif çıkar.
- Madde istatistiklerine bakın. Silindiğinde alfayı yükselten madde, ya ölçülen yapıya uymuyordur ya da anlaşılmamıştır. Tavakol ve Dennick (2011) diğerleriyle zayıf ilişkili maddelerin gözden geçirilmesini ya da çıkarılmasını önerir.
- Madde silmeyi gerekçelendirin. Uyarlanmış bir ölçekten madde çıkarmak ölçeğin içeriğini değiştirir. Çıkardığınız maddeyi ve gerekçesini yöntem bölümünde yazın.
- Özensiz yanıtları kontrol edin. Rastgele yanıtlar alfayı düşürür; süzgeç sonrası alfayı yeniden hesaplayın.
Alfa nasıl raporlanır?
APA'nın JARS-Quant standardı, güvenirlik katsayısının sizin örnekleminizde analiz edilen puanlar için hesaplanıp raporlanmasını ister. Ölçek geliştiricilerinin bulduğu değeri aktarmak tek başına yetmez.
Örnek: "İş Doyumu Ölçeği'nin bu çalışmadaki iç tutarlılık katsayısı α = .84, %95 GA [.81, .87] olarak bulunmuştur (n = 312, 10 madde; aralık Feldt yöntemiyle hesaplanmıştır). Ölçeğin özgün çalışmasında bildirilen değer α = [özgün değer]'dir." Değerler örnektir.
Cümlenin yerleşeceği alt başlık "Veri toplama araçları"dır; ayrıntı için yöntem bölümü rehberine bakın. Güvenirlik, ana analizden önceki adımdır; sonraki testin nasıl seçileceğini istatistiksel test seçimi rehberi anlatır.
Hakem güvenirlik sorusunu çoğu zaman ölçeğin faktör yapısıyla birlikte sorar. Kohort'un güvenirlik ve faktör analizi desteği ikisini birlikte yürütür ve R ve SPSS sözdizimiyle teslim eder.