Cronbach Alpha în SPSS este un test de fiabilitate care măsoară consistența internă a itemilor din scale în chestionare și sondaje. Învățarea cum să calculezi Cronbach Alpha în SPSS este esențială pentru validarea scalelor Likert și măsurilor cu mai mulți itemi în cercetare.
Acest ghid acoperă formula Cronbach Alpha, procedurile de calcul pas cu pas, interpretarea output-ului SPSS și pragurile de fiabilitate. Vei învăța când Cronbach Alpha este acceptabil (valori peste 0,70 pentru majoritatea cercetărilor, deși 0,50-0,60 pot fi acceptabile pentru scale cu mai puțini itemi).
Cum să calculezi Cronbach Alpha pentru itemii scalei Likert este o abilitate critică pentru cercetătorii care efectuează analiza de fiabilitate în SPSS.
Pentru Ce Este Folosit Cronbach Alpha?
Cronbach Alpha este unul dintre cele mai utilizate teste de fiabilitate pentru măsurarea consistenței interne a itemilor de scală ordinală sau de interval în chestionare. Este esențial în cercetarea organizațională și în științele sociale pentru validarea scalelor de măsurare înainte de efectuarea analizelor avansate precum analiza de mediere sau analiza de moderare.
Înțelegerea Formulei Cronbach Alpha
Formula Cronbach Alpha calculează cât de bine un set de itemi măsoară un singur construct subiacent. Iată formula matematică:
Unde:
- α = coeficientul Cronbach Alpha (variază de la 0 la 1)
- N = numărul de itemi din scală
- c̅ = covarianța medie între perechile de itemi
- v̅ = varianța medie a tuturor itemilor
Ce ne spune această formulă?
Formula compară în esență corelația medie între itemi (covarianță) cu varianța totală din scală. Corelații mai mari între itemi duc la valori Alpha mai mari, indicând că itemii măsoară același construct în mod consistent.
Factori cheie care afectează Cronbach Alpha:
- Numărul de itemi (N): Mai mulți itemi cresc în general Alpha, dar adăugarea de itemi redundanți poate infla artificial valoarea
- Corelația între itemi: Itemii ar trebui să coreleze moderat (0,30-0,70) între ei
- Varianța scalei: Varianța mai mică în cadrul itemilor poate reduce valorile Alpha
Formula alternativă (bazată pe corelațiile dintre itemi):
Unde r̅ reprezintă corelația medie între itemi. Această versiune arată mai clar cum numărul de itemi și corelația lor medie determină fiabilitatea.
Ce este un „item"? În analiza de fiabilitate, un „item" se referă la o singură întrebare din chestionarul tău. Iată un exemplu de item din scala Likert:
| Item | Total Dezacord | Dezacord | Neutru | Acord | Total Acord |
|---|---|---|---|---|---|
| Îmi place să cumpăr produse alimentare online | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ | ☐ |
Exemplu de item dintr-o scală Likert cu 5 puncte (1 = Total dezacord până la 5 = Total acord).
Acest exemplu folosește o scală Likert cu 5 puncte unde 1 = total dezacord; 2 = dezacord; 3 = neutru; 4 = acord; și 5 = total acord.
Chestionarele conțin de obicei mai mulți itemi care măsoară același construct (variabilă de scală). În cercetarea statistică, este important să verifici că itemii dintr-o scală sunt intercorrelați - adică măsoară același concept subiacent și valorile lor variază împreună.
Coeficientul Cronbach Alpha variază de la 0 la 1. Un Alpha peste 0,70 este în general considerat acceptabil, valorile mai apropiate de 1 indicând o fiabilitate mai puternică. Iată cum să interpretezi diferitele valori Alpha:
Tabel de Interpretare Cronbach Alpha
| Cronbach Alpha | Consistență Internă | Recomandare |
|---|---|---|
| α ≥ 0,90 | Excelent | Verifică dacă există redundanță; fiabilitate excepțională poate indica itemi repetitivi |
| α = 0,80 - 0,89 | Bun | Acceptabil pentru majoritatea cercetărilor academice și aplicațiilor |
| α = 0,70 - 0,79 | Acceptabil | Prag standard; potrivit pentru scale noi sau studii exploratorii |
| α = 0,60 - 0,69 | Discutabil | Ia în considerare revizuirea itemilor; acceptabil doar în cercetarea în stadiu incipient |
| α = 0,50 - 0,59 | Slab | Revizuire necesară; nu se recomandă pentru publicare |
| α < 0,50 | Inacceptabil | Respinge scala; redesign complet necesar |
Ghid de interpretare Cronbach Alpha pentru analiza de fiabilitate.
Excepție importantă: Pentru scale cu mai puțin de 10 itemi, o valoare Alpha > 0,50 poate fi considerată acceptabilă (Pallant, 2010), deși valorile peste 0,70 rămân preferabile.
Când calculezi Cronbach Alpha în SPSS, calculează coeficientul de fiabilitate separat pentru fiecare scală - nu include toate întrebările scalei într-o singură analiză.
Exemplu pentru Test de Fiabilitate în SPSS
Acest exemplu folosește un chestionar care măsoară intenția de cumpărare online cu două variabile de scală: comportamentul consumatorului și intenția de cumpărare. Fiecare variabilă are patru itemi măsurați pe o scală Likert cu 5 puncte.
Obiectiv: Calculează coeficientul Cronbach Alpha pentru fiecare scală.
Set de date de practică: Descarcă setul de date SPSS din secțiunea de descărcări de mai sus (date fictive numai în scopuri educaționale). Dezarhivează fișierul și dă dublu-click pe fișierul .sav pentru a-l deschide în SPSS.
Cum Să Calculezi Coeficientul Cronbach Alpha în SPSS
Fișierul eșantion SPSS importat descărcat mai sus conține un set de date pentru 30 de eșantioane și arată astfel:
Setul de date conține două scale: comportamentul consumatorului (CB) cu patru itemi (CB1-CB4) și intenția de cumpărare (PI) cu patru itemi (PI1-PI4).
Toți itemii folosesc o scală Likert cu 5 puncte unde 1 = total dezacord, 2 = dezacord, 3 = neutru, 4 = acord și 5 = total acord.
Setul tău de date poate fi mai mare și poate conține mai mult de două variabile de scală. Cu toate acestea, procesul de efectuare a unei analize de fiabilitate în SPSS este același.
Pasul 1: În meniul de sus SPSS, navighează la Analyze → Scale → Reliability Analysis.
Pasul 2: În fereastra SPSS Reliability Analysis, selectează toți itemii care măsoară o variabilă (de ex., comportamentul consumatorului) din blocul din stânga și folosește butonul săgeată pentru a-i muta în dreapta.
Pasul 3: Asigură-te că Modelul selectat este Alpha.
Pasul 4: Scrie un nume în blocul Scale label. Acest pas nu este obligatoriu, dar poate ajuta la interpretarea rezultatelor analizei de fiabilitate în SPSS.
Pasul 5: Dă click pe butonul Statistics. Trebuie să selectăm mai întâi câteva opțiuni pentru analiza de fiabilitate.
Pasul 6: Din tab-ul Statistics, selectează opțiunile Items, Scale și Scale if item deleted în secțiunea Descriptive for. În secțiunea Summarize selectează Means și Correlations. În final, în secțiunea Inter-item selectează Correlations. Dă click pe Continue apoi OK pentru a continua cu analiza.
Interpretarea Rezultatelor Cronbach Alpha
Bine. Ar trebui să vezi output-ul fiabilității Alpha într-o fereastră SPSS nouă până acum. În continuare, să aruncăm o privire la interpretarea rezultatelor Cronbach Alpha.
Case Processing Summary
Case Processing Summary este primul tabel din output-ul de fiabilitate care arată un rezumat al cazurilor procesate în această analiză. Putem observa că 30 de cazuri au fost procesate (N = 30 eșantioane). De asemenea, putem vedea că niciun caz nu a fost exclus (100% din dimensiunea eșantionului a fost inclusă în analiză).
Dacă estimările tale sumare sunt mai mici de 100% eșantioane (N Valid ≠ N Total) ar trebui să verifici setul tău de date pentru greșeli, spații albe sau (cel mai probabil) valori lipsă.
Reliability Statistics
Tabelul Reliability Statistics ne arată coeficientul Alpha de fiabilitate pentru toți itemii incluși în analiză. În exemplul nostru, valoarea Alpha este 0,904 (> 0,7) care este interpretată ca excelentă.
Este important de reținut că dacă ai mai puțin de 10 itemi pe scală este destul de dificil să obții o valoare Alpha ridicată. În astfel de cazuri, o valoare Alpha > 0,5 este considerată acceptabilă (Pallant, 2010). Valorile mai mici de < 0,5 ar trebui să fie o cauză de îngrijorare în astfel de cazuri.
Item Statistics
Tabelul Item Statistics oferă informații despre Media, Abaterea Standard și numărul de eșantioane (N) pentru fiecare dintre itemii scalei. Media reprezintă o medie a valorilor din setul de date și poate fi utilă când analizăm statisticile descriptive sau frecvențele în studiul nostru.
Inter-Item Correlation Matrix
Matricea de Corelație Inter-Item ne arată cum corelează itemii din scală între ei. Valoarea maximă aici este 1,000 când un item este corelat cu el însuși într-o matrice. O valoare de corelație ridicată arată o corelație puternică între doi itemi pe o scală.
În exemplul nostru, putem vedea că itemii CB2 și CB3 sunt foarte corelați (0,937) indicând o relație puternică. În contrast, corelația dintre CB4 și CB2 (0,543) nu este atât de puternică, indicând o relație mai slabă între acești itemi.
Summary Item Statistics
Tabelul Summary Item Statistics ne arată media pentru toți itemii din scală și cum sunt acești itemi intercorellați. De asemenea, afișează intervalul mediilor calculate ca diferența dintre valorile maxime și minime.
Dacă ai un coeficient de corelație inter-item scăzut pentru medie (< 0,5) din cauza numărului mic de itemi pe scală, este important să îl raportezi în analiza ta (Pallant, 2010). În cazul nostru, media de corelație inter-item este 0,771 (> 0,7) prin urmare acceptabilă.
Item-Total Statistics
Tabelul Item Total Statistics prezintă media și varianța scalei dacă itemii specifici sunt eliminați, corelația totală pentru itemii corecți, corelațiile multiple pătratice și valoarea Cronbach Alpha dacă un item este eliminat.
Să ne uităm mai întâi la coloana Corrected item – Total Correlation. Valorile de aici reprezintă corelația pentru fiecare item cu restul itemilor combinați. De exemplu, itemul CB1 (0,802) corelație cu itemii CB2, CB3, CB4; itemul CB2 corelație cu itemul CB1, CB3 și CB4; și așa mai departe. Ar trebui să vizezi valori > 0,40 aici.
În continuare, să analizăm coloana Cronbach Alpha if Item Deleted. Aceasta este importantă când avem de-a face cu scoruri Alpha slabe și dorim să identificăm care item este cauza pentru aceasta. Această coloană ne spune dacă un item este eliminat, care ar fi valoarea Alpha rezultată.
Scale Statistics
În final, tabelul Scale Statistics arată media, varianța și abaterea standard calculate pentru întreaga scală.
Acum mergi înainte și exersează ceea ce ai învățat rulând un test de fiabilitate în SPSS pentru a doua variabilă de scală din exemplul nostru: intenția de cumpărare.
A trecut testul Alpha de fiabilitate?
Concluzie
Analiza de fiabilitate este esențială în cercetarea statistică și servește ca o presupunere pentru analize avansate precum regresia liniară. Valorile Alpha peste 0,70 indică fiabilitate acceptabilă. Dacă Alpha este sub acest prag, verifică tabelul Item-Total Statistics pentru a identifica itemii problematici.
Acum știi cum să calculezi Cronbach Alpha în SPSS, să interpretezi output-ul și să evaluezi fiabilitatea scalei pentru cercetarea ta.
Vrei să înveți mai multe despre SPSS? Verifică ghidurile noastre despre analiza de mediere în SPSS, analiza de moderare în SPSS sau instalarea PROCESS Macro.
Referințe
Bonett, D. G., & Wright, T. A. (2015). Cronbach's Alpha Reliability Interval Estimation, Hypothesis Testing, and Sample Size Planning.
Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16, 297-334.
Pallant, Julie. SPSS Survival Manual: A Step by Step Guide to Data Analysis Using SPSS. Maidenhead: Open University Press/McGraw-Hill, 2010.