קרונבך אלפא

Cronbach Alpha - קרונבך אלפא

קרונבך אלפא (α) באמצעות תוכנה סטטיסטית של SPSS

האלפא של קרונבאך הוא המדד הנפוץ ביותר לעקביות פנימית ("אמינות"). הוא נפוץ ביותר כאשר יש לך מספר שאלות של Likert בסקר / שאלון היוצרים סולם וברצונך לקבוע אם הסולם אמין. אם אתם מודאגים מהאמינות הבין-מדרגית, יש לנו גם מדריך לשימוש בקאפה של כהן (κ) שעשויה להיות מועילה.

מה המשמעות של קרונבך אלפא ?

האלפא של קרונבאך הוא מדד לעקביות פנימית, כלומר עד כמה מערכת פריטים קשורה זה לזה. זה נחשב למדד לאמינות בקנה מידה. ערך "גבוה" לאלפא אינו מעיד על כך שהמדד אינו ממדי. אם בנוסף למדידת עקביות פנימית, ברצונכם לספק הוכחות לכך שהסולם המדובר אינו חד ממדי, ניתן לבצע ניתוחים נוספים. ניתוח גורמים חקריים הוא שיטה אחת לבדיקת ממדיות. מבחינה טכנית, האלפא של קרונבאך אינו מבחן סטטיסטי - זהו מקדם אמינות (או עקביות).

ניתן לכתוב את האלפא של Cronbach כפונקציה של מספר פריטי הבדיקה והתאם הבין-ממוצע הממוצע בין הפריטים. להלן, למטרות רעיוניות, אנו מראים את הנוסחה לאלפא של קרונבאך:

הסבר הנוסחה: K שווה למספר פריטים, c - הממוצע של כל הקוויאריאציות בין המרכיבים על פני מדגם האנשים הנוכחי (כלומר מבלי לכלול את השונות של כל מרכיב) ו-v שווה לשונות הממוצעת

דוגמה לביצוע ניתוח סטטיסטי קרונבך אלפא - cronbach's Alpha ב-SPSS

בואו ונעבור דוגמא כיצד לחשב את האלפא של קרונבאך באמצעות SPSS, וכיצד לבדוק את הממדיות של הסולם באמצעות ניתוח גורמים. לדוגמה זו אנו נשתמש בסט נתונים שמכיל 20 משתנים ניתן להוריד את מערך הנתונים על ידי לחיצה על:
קובץ תירגול להורדה

לחצו על: Analyze > Scale > Reliability Analisi

יצא חלון הבא:

בחרו משתנים הרלוונטיים ולחצו:
כך יראה חלון הבא:

לאחר מכן לחצו על

הסבר של פלטים SPSS מדד אלפא-קרונבך (Cronbach Alpha)

להלן הפלט שהתקבל:

מקדם האלפא הוא 0.833, מה שמרמז כי לפריטים יש עקביות פנימית גבוהה יחסית. (שים לב שמקדם מהמנות של 0.70 ומעלה נחשב "מקובל" ברוב מצבי המחקר במדעי החברה.)

{ניתוח סטטיסטי}