Harem Tariq
- Đại học Amity
Nếu Cronbach’s alpha thấp và tôi không muốn bỏ bảng câu hỏi thì cần phải làm gì?
Cronbach Alpha của tôi vào khoảng 0,45
Tâm lý học ứng dụng
Chia sẻ
Câu trả lời gần đây nhất
Kareem ADEWALE Mahamood
Đại học Ibadan
Tôi cho rằng cronbach thấp, là giá trị số câu hỏi thấp và mối liên hệ giữa các mục hoặc các cấu trúc không đồng nhất kém, do đó một số câu hỏi nên được sửa đổi hoặc loại bỏ
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Câu trả lời phổ biến (1)
Karin Schermelleh-Engel
Đại học Goethe Frankfurt am Main
Hareem, bạn đã có một số gợi ý hay rồi. Nhưng tôi tự hỏi liệu alpha có phải là lựa chọn tốt nhất để ước tính độ tin cậy hay không. Alpha có những giả định rất nghiêm ngặt: tính đơn hướng, các lỗi không tương quan và tính tương đương tau cơ bản của tất cả các hạng mục. Sự tương đương tau thiết yếu có nghĩa là tất cả các hiệp phương sai giữa các mục phải giống hệt nhau. Những giả định này cần được kiểm tra và trong hầu hết các trường hợp, các giả định này đều bị vi phạm. Sau đó, alpha đánh giá quá cao hoặc đánh giá thấp độ tin cậy thực sự. Đây là lý do tại sao bạn không thể tin tưởng alpha khi các giả định không được đáp ứng. “Alpha nếu mục bị xóa” không giúp ích gì cho bạn trong trường hợp này.
Một lựa chọn thay thế là McDonald’s omega:
Starkweather, J. (2012). Bước ra khỏi quá khứ: Ngừng sử dụng hệ số alpha; có nhiều cách tốt hơn để tính toán độ tin cậy. Điểm chuẩn Các vấn đề RSS được lấy từ: http://web3.unt.edu/benchmarks/issues/2012/06/rss-matters
Dunn, TJ, Baguley, T. & Brunsden, V. (2014). Từ alpha đến omega: Một giải pháp thiết thực cho vấn đề phổ biến về ước tính tính nhất quán nội bộ. Tạp chí Tâm lý học Anh, 105, 399–412.
Nếu bạn sử dụng SPSS, bạn có thể chọn Guttman’s Lambda 2 (nó nằm trong menu kéo xuống với alpha là lựa chọn đầu tiên). Lambda 2 không dựa trên giả định về sự tương đương của tau.
HTH, Karin
Trích dẫn
29 Khuyến nghị
Tất cả các câu trả lời (26)
Didik Wahjudi
Đại học Công giáo Petra
Harem thân mến,
Nếu bạn có nhiều chỉ báo về biến đó, bạn có thể loại bỏ các chỉ báo có hệ số tải thấp (nhỏ hơn 0,45). Nhiều tài liệu khuyến nghị Cronbach’s alpha ít nhất là 0,7. Hy vọng nó sẽ giúp ích.
Trích dẫn
2 khuyến nghị
Xin chào Harem
Cronbach’s alpha là thước đo tính nhất quán nội tại của thước đo. Điểm dưới 0,70 cho thấy rằng các mục trong công cụ này có thể không đo lường cùng một cấu trúc cơ bản. Tôi khuyên bạn nên chạy ma trận tương quan và cố gắng xác định các mục không tương quan với các mục khác hoặc với tổng điểm có hệ số ít nhất là 0,30. Các mục có mối tương quan kém với các mục khác hoặc tổng số điểm sẽ trở thành đối tượng bị loại bỏ. Khi bạn đã loại bỏ các mục có mối tương quan kém, hãy chạy lại Cronbach’s và nó sẽ ở trên 0,70.
Trân trọng
Tiến sĩ Annear
Trích dẫn
16 Khuyến nghị
David L Morgan
Đại học bang Portland
Didik và Michael đã cho bạn lời khuyên hữu ích. Nếu bạn đang sử dụng SPSS, có một tùy chọn giúp bạn thực hiện những gì Michael đề xuất dễ dàng hơn — đó là “Alpha nếu mục đã bị xóa”, cho bạn biết những mục nào bạn có thể xóa và tăng mối tương quan trung bình tổng thể của bạn.
Để thêm vào những gì Didik đã nói, giả định rằng bạn có một yếu tố duy nhất, vì vậy hãy chạy một cái gì đó giống như phân tích Yếu tố chính với phép xoay xiên để đảm bảo rằng thang đo của bạn không chứa hai nhóm biến số (tức là hai yếu tố). Nếu không, hãy làm như Didik gợi ý.
Trích dẫn
2 khuyến nghị
Karin Schermelleh-Engel
Đại học Goethe Frankfurt am Main
Hareem, bạn đã có một số gợi ý hay rồi. Nhưng tôi tự hỏi liệu alpha có phải là lựa chọn tốt nhất để ước tính độ tin cậy hay không. Alpha có những giả định rất nghiêm ngặt: tính đơn hướng, các lỗi không tương quan và tính tương đương tau cơ bản của tất cả các hạng mục. Sự tương đương tau thiết yếu có nghĩa là tất cả các hiệp phương sai giữa các mục phải giống hệt nhau. Những giả định này cần được kiểm tra và trong hầu hết các trường hợp, các giả định này đều bị vi phạm. Sau đó, alpha đánh giá quá cao hoặc đánh giá thấp độ tin cậy thực sự. Đây là lý do tại sao bạn không thể tin tưởng alpha khi các giả định không được đáp ứng. “Alpha nếu mục bị xóa” không giúp ích gì cho bạn trong trường hợp này.
Một lựa chọn thay thế là McDonald’s omega:
Starkweather, J. (2012). Bước ra khỏi quá khứ: Ngừng sử dụng hệ số alpha; có nhiều cách tốt hơn để tính toán độ tin cậy. Điểm chuẩn Các vấn đề RSS được lấy từ: http://web3.unt.edu/benchmarks/issues/2012/06/rss-matters
Dunn, TJ, Baguley, T. & Brunsden, V. (2014). Từ alpha đến omega: Một giải pháp thiết thực cho vấn đề phổ biến về ước tính tính nhất quán nội bộ. Tạp chí Tâm lý học Anh, 105, 399–412.
Nếu bạn sử dụng SPSS, bạn có thể chọn Guttman’s Lambda 2 (nó nằm trong menu kéo xuống với alpha là lựa chọn đầu tiên). Lambda 2 không dựa trên giả định về sự tương đương của tau.
HTH, Karin
Trích dẫn
29 Khuyến nghị
Stephanie Kelly
Đại học bang nông nghiệp và kỹ thuật Bắc Carolina
Chào Harem
Đây là tất cả lời khuyên tuyệt vời! Một tùy chọn khác là chạy EFA (Trong SPSS, mục này nằm trong Phân tích -> Giảm kích thước -> Hệ số) và xem ma trận thành phần. Điều đó sẽ cho bạn ý tưởng sơ bộ về số lượng cấu trúc mà thang đo có thể đo được. Nó cũng sẽ giúp bạn loại bỏ các mục để tăng điểm tin cậy.
Chúc may mắn!
Trích dẫn
2 khuyến nghị
Karin Schermelleh-Engel
Đại học Goethe Frankfurt am Main
Bạch Dương, Alpha không phải là một chỉ báo về tính đơn hướng, đó là một giả định về alpha cần phải được đáp ứng. Tôi nghĩ rằng thang đo của Haarem có thể đa chiều và trong trường hợp này alpha không phải là chỉ số chính xác vì nó có thể đánh giá thấp hoặc đánh giá quá cao độ tin cậy thực sự. Vì vậy, bạn không thể tin cậy alpha khi các giả định không được đáp ứng.
Hareem, trong trường hợp bạn có các mục được mã hóa ngược, điều này cũng sẽ gây ra vấn đề. Chỉ là một suy nghĩ khác …
Trân trọng, Karin
Trích dẫn
2 khuyến nghị
Takahiro Terao
Trung tâm khảo thí tuyển sinh đại học quốc gia
Cronbach’s alpha là thước đo phụ thuộc vào số lượng mục và hiệp phương sai giữa các mục. Vì vậy, alpha thấp là kết quả của các tính năng này. Hơn nữa, nó có phải là một quy mô liên tục? Nếu bạn tính alpha cho thang đo nhị phân hoặc rời rạc, alpha có thể thấp. Xin vui lòng kiểm tra xem nó. Hy vọng nó sẽ giúp ích.
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Mohammed M. Abdelwahab
Đại học Umm Al-Qura
bạn có thể sử dụng tùy chọn ” chia tỷ lệ nếu mục bị xóa “, sau đó bạn sẽ bỏ qua từng mục không tương ứng với tổng điểm
Trích dẫn
3 khuyến nghị
Meni Koslowsky
Đại học Ariel và Bar Ilan
bạn có thể muốn tạo các yếu tố và sử dụng chúng thay vì tổng điểm
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Adebukola Kabir Taiwo
Đại học Ibadan
Harem thân mến,
Nếu Cronbach Alpha của bạn thấp, điều đó có nghĩa là một số mục của bạn không đại diện cho miền hành vi. Những gì bạn có thể làm để cải thiện độ tin cậy là loại bỏ một số mục lẻ (các mục nhỏ hơn 0,30) trong tính nhất quán bên trong (tức là nếu bạn có quá nhiều mục) và hệ số tổng thể sẽ tăng lên. Nhưng nếu mục của bạn không nhiều thì bạn cần tăng số lượng mục trong bảng câu hỏi, vì mục càng nhiều thì hệ số tin cậy càng lớn.
Xin lưu ý rằng nếu định dạng phản hồi của bạn là phân loại (Có/Không), hệ số của bạn có thể rất kém, vì vậy bạn cần để phản hồi ở dạng đo lường khoảng thời gian (định dạng Likert)
Cảm ơn.
Trích dẫn
6 khuyến nghị
Muayyad Ahmad
Đại học Jordan
Tôi đồng ý với một số điều được các học giả đề cập ở trên về Cronbach’s alpha và cách nó hoạt động trong việc đo lường tính nhất quán bên trong của các hạng mục công cụ.
Một phương pháp để giảm nguy cơ ‘bỏ biện pháp’ là chạy thử nghiệm độ tin cậy trong SPSS yêu cầu “độ tin cậy nếu mục bị xóa”, phương pháp này có thể giúp bạn loại bỏ chỉ một số mục có thể tăng điểm về độ tin cậy cho công cụ nếu chúng được loại bỏ.
Trân trọng
Trích dẫn
4 khuyến nghị
David Morse
Đại học bang Mississippi (Danh dự)
,
Những gợi ý đưa ra cho đến nay là một nơi tốt để bắt đầu. Mối tương quan thấp giữa các mục/biến riêng lẻ sẽ có xu hướng mang lại hệ số alpha thấp, cũng như mẫu người trả lời rất đồng nhất hoặc số lượng mục/biến rất nhỏ. Trước tiên tôi sẽ thử phân tích tập hợp biến, vì ước tính độ tin cậy nhất quán nội bộ giả định một yếu tố cơ bản duy nhất. Nếu công cụ của bạn dường như không có đặc điểm hợp lý là đo lường một yếu tố duy nhất (“một chiều”), thì bạn có thể đánh giá độ tin cậy của điểm phụ (yếu tố riêng lẻ) hoặc loại bỏ các mục không phù hợp với khía cạnh quan tâm chính. Thứ hai, hãy lưu ý đến mức độ khác nhau về điểm số giữa các cá nhân; hệ số alpha hoàn toàn phụ thuộc vào việc có sự thay đổi như vậy (có thể xem xét lấy mẫu).
Cuối cùng, với đủ mục/biến/quan sát, ngay cả các mục có mối tương quan cực kỳ thấp cũng có thể kết hợp để mang lại điểm số (tổng thể) đáng tin cậy. Ví dụ: nếu bạn có thước đo gồm 200 mục, mỗi mục chỉ tương quan với nhau ở mức r= 0,05, thì độ tin cậy ước tính của tổng điểm sẽ vượt quá 0,90 (thông qua công thức tiên tri Spearman-Brown).
Chúc may mắn với biện pháp của bạn!
Trích dẫn
7 khuyến nghị
Harem Tariq
Đại học Amity
Cảm ơn tất cả các bạn vì những gợi ý có giá trị. Tôi đã phải thay đổi định dạng câu hỏi của mình bằng cách chuyển đổi chúng thành thang đo likert, tôi cũng đã thêm nhiều mục hơn vì tôi có ít câu hỏi hơn và do đó độ tương quan cũng thấp và điều này thực sự giúp ích cho Cronbach Alpha của tôi. 859.
Trích dẫn
2 khuyến nghị
Mohammad Masudur Rahman
Đại học Đông Tây (Bangladesh)
Tôi có 6 mục cho một biến. Tôi nhận được Cronbach Alpha là 0,606. Khi tôi xóa ba mục đầu tiên (giá trị trung bình gần bằng), Cronbach Alpha là 0,818. Khi tôi xóa ba mục cuối cùng (giá trị trung bình gần bằng) Cronbach Alpha là 0,824. Tôi có hai nhóm người trả lời. Có gợi ý nào không? Cảm ơn bạn trước.
Trích dẫn
4 khuyến nghị
Tinashe Chuchu
Đại học Witwatersrand
Kính gửi Mohammad Masudur Rahman
Nếu bạn muốn sửa Cronbach’s Alpha’s, hãy xem hướng dẫn bên dưới:
https://answers.org.za/index.php/tutorials
Trích dẫn
2 khuyến nghị
Juan Hernández-Cervantes
Instituto Tecnológico Superior del Occidente del Estado de Hidalgo
Tôi đang sử dụng thang đo likert và phân biệt ngữ nghĩa do Mitsuo Nagamachi đề xuất. Có lẽ tôi có thể giúp được.
Trích dẫn
Anup Bhurtel
Trường Cao đẳng Nhân viên Hành chính Nepal
Có một số cách để giải quyết nó:
- Vì Cronbach dựa trên số lượng mục, nên bạn có thể thêm nhiều câu lệnh/mục cấu thành cấu trúc (hoặc hệ số) của mình. Nếu có nhiều mục hơn thì có tùy chọn ‘Tỷ lệ nếu mục bị xóa’.
- Nếu bạn không thể thêm mục hoặc xóa mục gây rắc rối, bạn có một lối thoát khác miễn là bạn đã thu thập được nhiều phản hồi hơn với cỡ mẫu tối thiểu đó. Kiểm tra ‘Phương sai’ giữa các mục. Bạn có thể làm điều đó bằng cách tạo một biến mới bằng cách chuyển đổi, sử dụng Phương sai trong tùy chọn ‘Thống kê’ và chọn phương sai. Sau đó, bạn có thể kiểm tra chế độ xem dữ liệu và xóa những phản hồi có giá trị chênh lệch cao. ví dụ: một số phản hồi có thể chỉ có phương sai là 0,35, 0,67, 1,25 trong khi một số phản hồi có thể có phương sai là 5,33, 6,2 hoặc tương tự. Vì vậy, hãy loại bỏ chúng và Cronbach Alpha của bạn sẽ tăng lên. (Lưu ý: bạn nên có nhiều phản hồi hơn cỡ mẫu tối thiểu để tinh chỉnh dữ liệu).
- Nếu bạn vẫn không thể thực hiện được bước 1 & 2, hãy làm theo cuốn sách của Hinton et al. 2014, có tên là SPSS giải thích. Hãy trích dẫn cuốn sách này và đưa ra ý kiến tích cực của chuyên gia để hỗ trợ cho hành động của bạn. Điều này sẽ đưa bạn vào một bên an toàn
Trích dẫn
3 khuyến nghị
Amjad Ali
Đại học Benazir Bhutto Shaheed Lyari (BBSUL) Karachi
nếu Cronbach alpha của tôi là 0,69 và CR và AVE lớn hơn ,70 thì có được không hoặc cần tăng giảm câu lệnh
Trích dẫn
2 khuyến nghị
Özüm karya Sakman
Đại học Ege
Anup Bhurtel bạn có thể vui lòng chia sẻ tài liệu tham khảo cho lựa chọn thứ hai không?
Trích dẫn
David Morse
Đại học bang Mississippi (Danh dự)
Xin chào mọi người,
Özüm karya Sakman , gợi ý thứ hai của Anup Bhurtel không phải là một gợi ý khôn ngoan, vì nó giống như việc “chọn quả anh đào” dữ liệu, loại bỏ các trường hợp cho thấy sự khác biệt lớn hơn giữa các câu trả lời giữa các mục. Điều đó được đảm bảo mang lại một công cụ ước tính sai lệch về tính nhất quán nội tại, rất khó có thể khớp với những gì người ta sẽ tìm thấy trong nhóm đối tượng mục tiêu.
Liệu việc đi theo hướng đó có làm tăng tính nhất quán nội bộ được ước tính không? Đúng.
Nó sẽ cung cấp cho bạn một đánh giá thực tế về độ tin cậy của điểm số? KHÔNG.
Mohammad Masudur Rahman , tôi đoán về tình huống bạn mô tả với bộ sáu món đồ của mình là các món đồ của bạn đo lường hai yếu tố chứ không phải một yếu tố.
Xin gửi lời chúc tốt đẹp nhất tới tất cả mọi người.
Trích dẫn
2 khuyến nghị
Anup Bhurtel
Trường Cao đẳng Nhân viên Hành chính Nepal
David Morse , cảm ơn câu trả lời của bạn. Nó có thể đặt ra một câu hỏi về quan điểm Tiên đề của chúng ta. Hãy gợi ý cho chúng tôi, đặc biệt là Özüm karya Sakman trong trường hợp đó.
Trích dẫn
Nqobile Muleya
Đại học Venda
Xóa các mục có tác động tiêu cực
Trích dẫn
Mohamed Benhima
Đại học Mohammed V Rabat
Phải làm gì nếu Cronbach alpha thấp: https://www.youtube.com/watch?v=FQOGCo9eKMs&t=94s #reliability
Trích dẫn
Adebukola Kabir Taiwo
Đại học Ibadan
Harem thân mến,
Tôi khuyên bạn nên tăng số lượng câu hỏi nếu Cronbach Alpha của bạn thấp. Độ tin cậy của dụng cụ đo cũng có thể phụ thuộc vào số lượng hạng mục bất cứ khi nào bạn sử dụng phân tích tính nhất quán nội bộ. Bạn sẽ cần phải có một cách tiếp cận có phương pháp tốt để quản lý bảng câu hỏi cho những người tham gia.
Ngoài ra, bất cứ khi nào bạn sử dụng Cronbach Alpha, bạn cần kiểm tra định dạng câu trả lời của bảng câu hỏi xem đó có phải là thang đo khoảng hay không. Bạn có thể gặp khó khăn nếu định dạng phản hồi của bạn mang tính phân loại (Có/Không). Vì vậy, bảng câu hỏi của bạn nên được trình bày theo thước đo khoảng.
May mắn nhất
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Kareem ADEWALE Mahamood
Đại học Ibadan
Tôi cho rằng cronbach thấp, là giá trị số câu hỏi thấp và mối liên hệ giữa các mục hoặc các cấu trúc không đồng nhất kém, do đó một số câu hỏi nên được sửa đổi hoặc loại bỏ
Trích dẫn
