Najmul Hoda
- Đại học Umm Al-Qura
Giải pháp cho Cronbach’s alpha (0,5) thấp là gì? Có thể tiếp tục với giá trị thấp 0,5 không?
Nghiên cứu về cơ bản có tính chất định tính. Để đưa ra lý do biện minh cho việc áp dụng mô hình này, một mẫu gồm 150 người trả lời từ mô hình này được so sánh với cùng số lượng từ mô hình kia. Hệ số Cronbach’s alpha được tính là 0,5. Tôi có thể báo cáo kết quả một cách đặc biệt khi kết quả nghiên cứu chủ yếu dựa trên các trường hợp không?
Alpha
Số liệu thống kê
Phân tích tâm lý
Nghiên cứu định tính
Phân tích định tính
Chia sẻ
Câu trả lời gần đây nhất
David L Morgan
Đại học bang Portland
Alpha thấp như vậy có nghĩa là hai mục của bạn chỉ có mối tương quan yếu nên chúng không tạo thành thang đo.
Ngoài ra, alpha là thước đo độ tin cậy, không phải độ giá trị. Sau khi tách biệt hai mục, bạn nên sử dụng các quy trình xây dựng tính hợp lệ để đánh giá từng mục.
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Câu trả lời phổ biến (1)
Lara Abdel Halim
École Bách khoa
Paul Tully thân mến ,
Về mặt lý thuyết, kết quả Cronbach’s alpha sẽ cho bạn một số từ 0 đến 1, hệ số Cronbach’s alpha càng gần 1,0 thì tính nhất quán bên trong của các mục trong thang đo càng cao. George và Mallery (2003) đưa ra các quy tắc kinh nghiệm sau: “_ > .9 – Xuất sắc, _ > .8 – Tốt, _ > .7 – Chấp nhận được, _ > .6 – Có vấn đề, _ > .5 – Kém, và _ < .5 – Không thể chấp nhận được” (tr. 231).
Mặc dù việc chấp nhận giá trị Cronbach’s alpha thấp phải dựa trên sự hiểu biết đầy đủ về các đặc điểm dữ liệu, thay vì áp dụng tiêu chuẩn chiếu lệ, chẳng hạn như chỉ áp dụng α > 0,6 hoặc 0,7.
Hãy xem công thức tính Cronbach’s alpha:
α =K*trung bình r/(1+(K-1)*trung bình r).
Chúng ta có thể thấy rằng có hai yếu tố ảnh hưởng đến α: K và r trung bình.
K đầu tiên là số mục được chọn để tạo thành thang đo.
Cái thứ hai là giá trị trung bình của các mối tương quan không dư thừa
Chính xác hơn, độ dài của thang đo ảnh hưởng đến giá trị của alpha. Độ dài tỷ lệ dài hơn, chẳng hạn như độ dài có nhiều mục tỷ lệ, cho giá trị alpha cao hơn. Một số lượng nhỏ các hạng mục tỷ lệ sẽ vi phạm tương đương tau và cho hệ số độ tin cậy thấp hơn. Giá trị của alpha bị giảm trong thời gian ngắn. Vì vậy, với thang đo ngắn (ví dụ: thang đo có ít hơn 5 mục), người ta thường tìm thấy giá trị Cronbach khá thấp (ví dụ: 0,50).
Hơn nữa, bạn phải cẩn thận khi cân có số lượng vật phẩm ít; alpha có thể là giả mạo một cách nghịch lý. Chỉ số alpha cao cho thang đo chỉ có ít mục có thể chỉ ra rằng các mục đó là dư thừa vì chúng đang kiểm tra cùng một câu hỏi nhưng dưới một hình thức khác. Trong trường hợp này, có thể sẽ phù hợp hơn khi báo cáo mối tương quan trung bình giữa các hạng mục đối với các hạng mục. Briggs và Cheek (1986) đề xuất một phạm vi tối ưu cho mối tương quan giữa các mục là từ 0,2 đến 0,4.
Tuy nhiên, thang đo có hơn 10 mục có alpha chronbach thấp (ví dụ: <.5) thường không được chấp nhận! Vì vậy, để tăng alpha, cần thêm nhiều mục liên quan kiểm tra cùng một khái niệm vào thang đo.
Dù sao thì cũng chưa có tiêu chuẩn thống nhất nào cho Cronbach’s alpha, nó phụ thuộc vào lĩnh vực bạn đang làm việc.
Sau đó, nếu bạn muốn chứng minh rằng alpha cronbach là 0,5 có thể chấp nhận được, bạn có thể trích dẫn cuốn sách này chỉ ra rằng alpha từ 0,5 đến 0,7 cho thấy độ tin cậy vừa phải.
Perry, RH, Charlotte, B., Isabella, M., & Bob, C. (2004). SPSS đã giải thích.
SPSS2.
png
521,82 KB
SPSS1.
png
127,04 KB
Trích dẫn
46 Khuyến nghị
Tất cả các câu trả lời (71)
Zaleha Othman
Đại học Utara Malaysia
Chỉ số cronbach’s alpha của O.5 thấp. Mức chấp nhận được là O.6 nếu tôi không nhầm, hãy tham khảo Hair. Nhưng tôi muốn chỉ ra rằng nếu bạn đang thực hiện nghiên cứu định tính, bạn không cần thiết phải hỗ trợ tính hợp lệ bằng cronbach, có những phương tiện kỹ thuật xác thực khác mà bạn có thể sử dụng để hỗ trợ dữ liệu hợp lệ.
Trích dẫn
4 khuyến nghị
Người chăn cừu Jeeva Karunaratne
Đại học Coventry
Xin chào Najmul
Cronbach’s alpha được sử dụng để đo độ tin cậy của bảng câu hỏi. Đơn giản, điều đó có nghĩa là nếu bạn sử dụng lại cùng một bảng câu hỏi với một mẫu thì chúng ta có thể nhận được kết quả tương tự. Biện pháp này chúng tôi sử dụng trong phương pháp tiếp cận phương pháp định lượng.
Trong phương pháp định tính, chúng tôi không sử dụng hệ số Cronbach’s alpha này vì chúng tôi không có dữ liệu phù hợp để tính toán. Tất cả các bạn có văn bản và bảng điểm của các cuộc phỏng vấn.
Hy vọng điều này sẽ giúp ích.
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Gary Paul Martin Simpson
Trường Aston Buisness Đại học Aston
Tôi có thể giới thiệu bài viết “Tìm hiểu về Cronbach’s alpha” của Mohsen không
Tavakol, Reg Dennick, Tạp chí Quốc tế về Giáo dục Y tế 2011.
Trích dẫn
3 khuyến nghị
Daniel Wright
Đại học Nevada, Las Vegas
Các câu hỏi liên quan có thể được tìm thấy trên Researchgate, ví dụ: https://www.researchgate.net/post/What_ Should_be_the_Cronbach_Alpha_thumb_rule
Nói tóm lại, không có ngưỡng nào cho một Cronbach’s alpha tốt, số liệu thống kê thay đổi tùy theo sự việc.
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Asyraf Afthanorhan
Đại học Sultan Zainal Abidin | UniSZA
Thông thường, cronbach alpha là bắt buộc đối với phân tích định lượng để xác định mức độ tin cậy của các mặt hàng của bạn. Có lẽ bạn có thể chạy độ tin cậy tổng hợp (CR) cho nghiên cứu của mình
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Daniel Wright
Đại học Nevada, Las Vegas
Vì Cronbach’s alpha là bắt buộc đối với mọi thứ, tôi khuyên bạn nên đọc Tiêu chuẩn kiểm tra tâm lý và giáo dục, chương 2, nơi thảo luận về độ tin cậy. Nó không nói điều này.
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Paulinus Woka Ihuah
Đại học bang sông
Cronbach’a alpha là thước đo độ tin cậy và tính nhất quán của công cụ lấy mẫu và kiểm tra xem tất cả dữ liệu có đo cùng một cấu trúc cơ bản hay không. Nếu kết quả alpha của bạn là 0,5 thì có thể chấp nhận được nhưng yếu và đặc biệt trong một nghiên cứu định tính, bạn cần hỗ trợ kết quả bằng trích dẫn nguyên văn của người trả lời,
Trích dẫn
Paul Shantapriyan
Đại học Tasmania
bạn có một số câu trả lời tuyệt vời cho câu hỏi của bạn. Nếu tôi phải suy ngẫm về những thử thách của bạn,
- Bạn đang sử dụng phần mềm nào để đo Cronbach’s alpha?
- Có bao nhiêu mục (câu hỏi) được sử dụng để chấm điểm độ tin cậy hoặc Cronbach’s alpha
- Nếu dữ liệu có 5 câu hỏi mà bạn đã kiểm tra thì việc xóa một câu hỏi có làm tăng chỉ số Cronbach’s alpha của bạn không? Xin lưu ý rằng việc xóa câu hỏi này cần phải được đánh giá dựa trên những kỳ vọng về mặt lý thuyết (tính hợp lệ bề ngoài) của cấu trúc cơ bản.
- nếu bạn đang sử dụng SPSS và bạn có một số câu hỏi cần nắm bắt cấu trúc, hãy nhấp vào nút “thống kê” và sau đó nhấp vào nút “Tỷ lệ nếu mục bị xóa”. Điều này sẽ cho bạn biết liệu mục tỷ lệ đã xóa có làm tăng Cronbach tổng thể hay không. Tuy nhiên, hãy lưu ý rằng câu hỏi đã xóa có thể quan trọng đối với những kỳ vọng về mặt lý thuyết đối với cấu trúc cơ bản. Nếu số lượng mục nhỏ hơn 3 để đo Cronbachs thì điểm tin cậy sẽ thấp.
Chúc bạn nghiên cứu thành công.
Trích dẫn
4 khuyến nghị
David L Morgan
Đại học bang Portland
“Chẩn đoán” đơn giản nhất là xem xét ma trận tương quan giữa các mục của bạn. Vì Alpha dựa trên mối tương quan trung bình nên bạn cần xác định xem liệu bạn có giá trị thấp vì tất cả các mối tương quan của bạn đều thấp hay liệu bạn có sự kết hợp giữa các mối tương quan cao hơn và thấp hơn đang được tính trung bình thành kết quả tầm thường. Nếu bạn ở trường hợp sau, thì bạn nên bỏ qua các mục đang kéo tương quan trung bình xuống.
Nếu bạn đang sử dụng Độ tin cậy của SPSS, nó sẽ cung cấp cho bạn một số thông tin tương tự dưới tiêu đề “Alpha nếu mục bị xóa” — nơi bạn sẽ xóa bất kỳ mục nào sẽ tạo ra alpha cao hơn khi biến đó bị xóa.
Trích dẫn
4 khuyến nghị
Tiến sĩ Senthilvel Vasudevan
Trung tâm nghiên cứu và bệnh viện trường đại học y Sri Venkateshwaraa
CHÀO,
Cronbach’s alpha thường được sử dụng để ước tính độ tin cậy của bài kiểm tra tâm lý đối với một mẫu thí sinh. Hầu hết nó nằm trong khoảng từ 0,75 đến 0,83 với ít nhất một người cho rằng hệ số Cronbach’s alpha trên 0,90.
Tính nhất quán nội tại của Cronbach’s alpha
α ≥ 0,9 Xuất sắc (Thử nghiệm có mức độ đặt cược cao)
0,7 ≤ α < 0,9 Tốt (Thử nghiệm mức đặt cược thấp)
0,6 ≤ α < 0,7 Chấp nhận được
0,5 ≤ α < 0,6 Kém
α < 0,5 Không thể chấp nhận được
Trong câu hỏi của bạn, bạn đã đề cập rằng Cronbach’s alpha được tính là 0,5. Vì vậy, đó là một điều không thể chấp nhận được.
Trích dẫn
2 khuyến nghị
Paulinus Woka Ihuah
Đại học bang sông
Xin vui lòng Senthilvel cho tôi biết nguồn thông tin của bạn vì những thông tin này mâu thuẫn với những gì tôi hiểu về phạm vi Cronbach alpha để đưa ra quyết định. Một lần nữa, nếu 0,5 là kém thì tại sao nó lại không thể chấp nhận được.
Tôi nghĩ giá trị phụ thuộc vào biến thể mẫu.
Trích dẫn
2 khuyến nghị
Asyraf Afthanorhan
Đại học Sultan Zainal Abidin | UniSZA
Cronbach alpha được áp dụng để xác định mức độ tin cậy của các mục trong bảng câu hỏi. Nếu cronbach alpha dưới 0,50, điều đó cho thấy các mặt hàng của bạn không phù hợp. Theo Nunnally (1978), cronbach alpha phải lớn hơn 0,7.
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Linda Lindsey Davis
Đại học Duke
Lý thuyết đo lường cổ điển đề xuất giá trị tối thiểu 0,70 thường được khuyến nghị nhất. Đối với một alpha cho biết thước đo có 70% điểm thực và 30% “nhiễu” hoặc sai số.
Tuy nhiên, hãy xem xét kỹ công thức tính Cronbach’s alpha. Nó phụ thuộc nhiều vào hạng mục và thước đo VARIANCE.
Nghĩa là, công thức được lấy từ tổng phương sai của mục (tử số) trên tổng phương sai của số đo (mẫu số). Nếu cả hai giá trị này đều thấp, điều đó cho thấy người trả lời có rất ít sự khác biệt trong câu trả lời của họ cho các mục hoặc bài kiểm tra tổng thể. Điều này cho thấy các mục của bạn, như đã viết, không phải là chỉ báo nhạy cảm về sự khác biệt về điểm số. Vì lý do này, tôi sẽ thực hiện đánh giá đầy đủ các mục và xem xét liệu chúng có cần sửa đổi hay không hoặc liệu có cần đưa thêm các mục khác để tăng khả năng xảy ra sai lệch trong phản hồi hay không.
Trích dẫn
3 khuyến nghị
Ramdane Djebarni
Đại học Nam Wales
Chào Hoda,
Xem một cuộc thảo luận thú vị trong Cổng nghiên cứu., ví dụ:
https://www.researchgate.net/post/Cronbachs_alpha_below_07
Trích dẫn
2 khuyến nghị
Charles Berg
Đại học Luxembourg
Trong quy trình về độ tin cậy của SPSS, hãy thêm vào phần thống kê Mô tả cho Thang đo nếu mục bị xóa. Khi alpha tăng bằng cách xóa một mục, hãy xóa mục đó khỏi thang đo và kiểm tra xem bạn có cải thiện được tình hình hay không. Nếu điều đó không giúp ích được gì, hãy tìm kiếm các mục khác có mối tương quan cao với các mục trong thang đo để đưa vào. Hãy thử một biện pháp khác như Cohen’s kappa.
Trích dẫn
Shayan Mostafaei
Viện Karolinska
Không, no không thể.
Trích dẫn
Normand Peladeau
Nghiên cứu Provalis
Có những tình huống mà việc tính toán Cronbach alpha đơn giản là không phù hợp. Ví dụ: nếu bạn cố gắng đánh giá kiến thức về một chủ đề trước và sau một chương trình đào tạo hoặc giáo dục, thì bạn có thể đạt được Cronbach alpha bằng 0 ngay từ đầu (cho thấy rằng mọi người hoàn toàn không có kiến thức về chủ đề này và đang trả lời ngẫu nhiên). ), nhưng kết thúc bằng một chữ alpha không xác định ở cuối nếu sự can thiệp của bạn thành công (mọi người đều có câu trả lời đúng). Đây là tình huống mà bạn đang cố gắng áp dụng phân tích tâm lý học vào một bài kiểm tra giáo dục. Carver đã đưa ra sự khác biệt quan trọng này khoảng 35 năm trước.
Trích dẫn
12 khuyến nghị
Mohammed Abdel Khaliq Dwikat
Đại học Quốc gia An-Najah
Những tình huống nào khác mà cronbach alpha không được khuyến khích sử dụng?
Trích dẫn
Charles Berg
Đại học Luxembourg
@ Mohamed Abdel Khaliq Dwikat: nếu chỉ báo của bạn bao gồm nhiều hơn một chiều, nếu không có mối tương quan giữa các mục.
Trích dẫn
Adham Ameen Abdulrahman
Đại học Sulaimani
Có thể thay đổi vị trí các mục giữa các miền hoặc kết hợp các miền để cải thiện tính nhất quán nội bộ theo cronbach alpha không?
Trích dẫn
David L Morgan
Đại học bang Portland
Cronbach’s alpha sẽ không cho bạn biết liệu thang đo của bạn có phải là một chiều hay không (tức là liệu tất cả các mục của bạn có đo cùng một cấu trúc hay không). Để làm được điều đó, bạn nên xây dựng Phân tích nhân tố khám phá. Vì vậy, cá nhân tôi khuyên bạn nên sử dụng các tùy chọn để thực hiện phương pháp trích xuất Khả năng tối đa với phép quay xiên (tức là các yếu tố tương quan).
Bởi vì ở đây có rất nhiều câu hỏi về cả phân tích nhân tố và Cronbach’s alpha nên tôi đã biên soạn một số tài nguyên về các chủ đề đó:
https://www.researchgate.net/post/How_can_one_help_people_create_simple_scales_from_Likert-scored_items .
Trích dẫn
26 Khuyến nghị
So Kay Cheng
Đã nghỉ hưu tại Viện Giáo dục Quốc gia, Singapore
Theo định nghĩa, Alpha là thước đo tính nhất quán nội bộ. Vì vậy, nếu công cụ thu thập dữ liệu của bạn (có thể là nhận thức hoặc tình cảm) bao gồm nhiều khía cạnh khác nhau, bạn chắc chắn sẽ nhận được hệ số thấp. Có lẽ, hãy tách các mục thành một vài bộ tùy theo nội dung (bản chất) của chúng và tìm alpha cho từng bộ.
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Lawrence G. Boakye
Học giả độc lập & Chuyên gia phát triển
Như đã đề cập, Cronbach’s alpha là thước đo tính nhất quán nội tại, tức là mức độ liên quan chặt chẽ của một tập hợp các mục trong một nhóm. Giá trị cao hơn có nghĩa là tính nhất quán nội tại tương đối cao của các hạng mục được đo. Giá trị từ 0,70 trở lên được coi là ‘chấp nhận được’ trong hầu hết các tình huống nghiên cứu khoa học xã hội. Đôi khi, việc tăng số lượng phần tử sẽ làm tăng hệ số Cronbach’s alpha. Theo đó, việc tăng số lượng người trả lời trong trường hợp của bạn có thể hữu ích.
http://www.ats.ucla.edu/stat/spss/faq/alpha.html
Trích dẫn
1 khuyến nghị
So Kay Cheng
Đã nghỉ hưu tại Viện Giáo dục Quốc gia, Singapore
Việc tăng số lượng mục không đảm bảo mức alpha cao hơn; nó phụ thuộc vào chất lượng của các mặt hàng bổ sung. Thực tế, khi xây dựng thang đo, việc loại bỏ những mục kém sẽ làm tăng hệ số.
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Lawrence G. Boakye
Học giả độc lập & Chuyên gia phát triển
Tất nhiên, không có gì chắc chắn hoàn toàn rằng việc tăng số lượng người trả lời sẽ dẫn đến chỉ số alpha cao hơn.
Trích dẫn
2 khuyến nghị
Daisy Ofosuhene
Đại học Cape Coast
Vui lòng tham khảo Field (2009), tùy thuộc vào loại cấu trúc bạn đang đo, mức alpha 0,5 trên thực tế có thể được chấp nhận. Đặc biệt nếu nghiên cứu thuộc lĩnh vực tâm lý học.
Trích dẫn
3 khuyến nghị
Robyn Munford
Đại học Massey
Field là một tài liệu tham khảo tuyệt vời cho câu hỏi này.
Trích dẫn
Shayan Mostafaei
Viện Karolinska
Hệ số Cronbach’s alpha sẽ tăng lên do số lần lặp lại phép đo hoặc người đánh giá sẽ tăng lên.
JL Fleiss: Thiết kế và phân tích các thí nghiệm lâm sàng, 2011
Trích dẫn
Charles Berg
Đại học Luxembourg
Kiểm tra tính đơn hướng và Cronbach’s alpha là hai hoạt động khác nhau. Bạn có thể kiểm tra tính đơn hướng bằng cách phân tích nhân tố khám phá. Quy tắc là: bạn chỉ nên có một thừa số có giá trị riêng lớn hơn 1. Nếu không, bạn phải chia tập hợp các biến thành các tập hợp con khác nhau, mỗi tập hợp con phải là một chiều. Nếu bạn có một tập hợp các biến một chiều và alpha ở mức thấp, bạn có thể thử thêm các biến, điều đó có nghĩa là tăng số lượng biến nhưng không phá hủy tính một chiều.
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Claudia Viviane Viegas
Đại học Liên bang Rio Grande do Sul
Hoda thân mến, tôi đã có trải nghiệm tương tự như vậy và tôi cần thực hiện các thử nghiệm khác như tính toàn cầu của Bartlett và Phân tích giai thừa. Trong trường hợp của tôi, nhiều cấu trúc bị chồng chéo về mặt mở rộng khái niệm. Tôi đồng ý với câu trả lời của Tiến sĩ Morgan.
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Georgios Vleioras
Đại học Thessaly
Tôi muốn biết thêm về bảng câu hỏi mà bạn đang sử dụng. Nó đã được sử dụng trong các nghiên cứu/ngôn ngữ/mẫu trước đây chưa? Cronbach trong những trường hợp này là gì? Nếu nó có thể chấp nhận được thì điều này có thể có ý nghĩa gì đó về bối cảnh mà bạn đang điều tra làm giảm hệ số. Nếu đó là thước đo cụ thể cho nghiên cứu này, tôi khuyên bạn nên xem xét lại lý do bạn tạo ra nó. Nếu mục đích của nghiên cứu là định tính thì một ý tưởng sẽ là sử dụng các câu trả lời được cung cấp cho từng mục riêng lẻ làm thông tin có ý nghĩa, thay vì cố gắng tóm tắt các câu trả lời theo thang đo không phù hợp.
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Iqbal Thonse Hawaldar
Đại học Vương quốc
Tất cả các câu trả lời đều phù hợp và chính xác tùy theo chủ đề hoặc chủ đề nghiên cứu.
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Mohsin Raza
Đại học Kỹ thuật và Công nghệ, Lahore
Các nhà nghiên cứu thường cố gắng thuyết phục bản thân chấp nhận các giá trị thấp của Cronbach’s Alpha để có thể nhanh chóng đi đến “phần phân tích thực sự”. Và họ cố gắng tìm tài liệu tham khảo để biện minh cho những gì họ đã gặp (tức là giá trị Alpha thấp). Và có những nghiên cứu làm suy yếu tầm quan trọng của Cronbachs’ Alpha (có thể trích dẫn). Tuy nhiên, theo kinh nghiệm của tôi, tốt hơn hết bạn nên cải thiện giá trị Alpha hơn là tìm lý do để sử dụng giá trị thấp hơn. Như được giải thích bên dưới, cần ít nỗ lực hơn để cải thiện Alpha hơn là thực hiện lại một phát hiện không mong muốn mà rất có thể xảy ra nếu bạn tiếp tục với giá trị Alpha thấp:
- Thêm nhiều mục vào phân tích của bạn để đo lường cùng một khái niệm một cách khách quan và cụ thể hơn so với các mục bạn hiện đang sử dụng.
- Trong khi chuẩn bị bảng câu hỏi, hãy khách quan nhất có thể. Các câu hỏi chủ quan với nhiều câu trả lời có thể có khả năng dẫn đến độ tin cậy của thang đo kém (giá trị alpha thấp).
- Nếu bạn không có thêm mục nào để thêm vào phân tích hiện có và bạn không thể thực hiện khảo sát mới, hãy thử tìm Cronbach’s Alpha với các mục đã bị xóa từng mục một). Nó có thể được thực hiện dễ dàng trong SPSS (như tôi sẽ đề cập dưới đây). Đôi khi, việc xóa một trong các mục sẽ cải thiện Alpha trong trường hợp người trả lời khảo sát gặp khó khăn trong việc hiểu câu hỏi của bạn về mục đó.
Quy trình SPSS:
Phân tích>Tỷ lệ>Phân tích độ tin cậy>Thống kê (kiểm tra mô tả cho mục, tỷ lệ và tỷ lệ nếu mục bị xóa)>tiếp tục> đảm bảo thả xuống Mô hình được đặt thành Alpha, nhấp vào ok.
Bạn sẽ tìm thấy nhiều giá trị Cronbach’s Alpha khác nhau nếu một mục bị xóa khỏi phân tích trong THỐNG KÊ TỔNG MỤC.
Trích dẫn
4 khuyến nghị
Raphael Mwiti Gikunda
Đại học Chuka, Kenya
Tôi đồng ý với Soh Kaychen rằng chất lượng của các mặt hàng bổ sung rất quan trọng. Để biết thêm thông tin xin vui lòng đọc; Nunnally, JC (1978). Lý thuyết tâm lý học (tái bản lần thứ 2) . New York: McGraw-Hill.
Trích dẫn
Jodie Martin
PRO-ED, Inc.
Các mặt hàng của bạn có nằm trên thang đánh giá đa điểm hay chúng là nhị phân? Nếu các phương án trả lời của bạn đa dạng (đa điểm) thì Cronbach’s alpha sẽ đánh giá thấp tính nhất quán nội tại trong đánh giá của bạn. Bạn có thể cải thiện độ tin cậy bằng cách thu gọn số lượng tùy chọn phản hồi (ví dụ: nếu thang đo của bạn là 1-5, hãy thay đổi thành 1-3).
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Riaz Ahmad
Đại học Utara Malaysia
thưa ông, tổng dân số của tôi là 153. đối với tổng dân số, cỡ mẫu của tôi là 110 theo bảng của yamane. thưa ngài, tôi đang sử dụng phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản. thưa ngài, hãy giúp tôi về mẫu ngẫu nhiên đơn giản. làm thế nào tôi có thể biện minh cho bản thân mình về kỹ thuật lấy mẫu này. xin ngài giúp tôi, tôi đang bối rối về điều này ..
Trích dẫn
Ataul Karim Patwary
Đại học Malaysia, Kelantan
Tiến sĩ Najmul Hoda , vui lòng xem qua Nunally (1970) thảo luận về phạm vi được chấp nhận của Cronbach Alpha.
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Paul Tully
Đại học Brighton
Dall’Oglio và cộng sự (2010), cho rằng hệ số Cronbach alpha 0,5 có thể hợp lý và có thể chấp nhận được với thang đo ngắn (tức là ít mục). Trong Đánh giá sự phát triển ở tuổi 4: Tính hợp lệ của bảng câu hỏi dành cho phụ huynh người Ý, họ viết:
p421 “Nói chung, giá trị Cronbach’s alpha cao hơn 0,70 được coi là
được thỏa đáng; tuy nhiên, khi có ít hơn 20 mục, như trường hợp của từng khu vực của QS4-G, giá trị 0,50 là thỏa đáng”.
Tôi có thang đo 5 x 3 mục, tổng cộng là thang đo chuyên môn 5 chiều (15 mục), dựa trên Hall (1968). Tôi có bảng chữ cái ở trên và dưới 0,5 một chút. Thang đo 3 mục này có độ tin cậy thấp so với thang đo 5 mục trong nghiên cứu khác (với các ngành nghề khác, của tôi là giáo dục nâng cao). Nó cho thấy kích thước 3 mục đã mất đi phần nào giá trị trong thang đo 5 mục, nhưng tôi đang thử nghiệm thang đo giảm. Đầu tiên, như ở trên (Dall’Oglio et al) là một bài báo đã được xuất bản, tôi cho rằng 0,5 được cộng đồng học thuật chấp nhận và thứ hai, hệ số alpha có thể thấp hơn mức này đối với thang đo 3 mục không? có ai có bất kỳ nghiên cứu nào họ đã đi qua để chỉ ra điều này? Sự giúp đỡ của bạn được đánh giá cao.
Trích dẫn
5 khuyến nghị
Karen Bayne
Cành Con
Bạn đã xem xét lần lượt loại bỏ từng mục ra khỏi thang đo để xem liệu điều này có dẫn đến kết quả Cronbach Alpha cao hơn không? Có thể một mục được tải từ EFA bị lỗi hoặc được tải chéo và bộ mục nhỏ hơn có thể thể hiện thang đo tốt hơn.
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Paul Tully
Đại học Brighton
Cảm ơn vì đã trả lời. Bảng câu hỏi tiêu chuẩn về tính chuyên nghiệp được sử dụng trong nghiên cứu khác có 25 mục, được tạo thành từ thang đo 5×5 mục, trả về một tập hợp các cronbach cao nhất quán. Phương pháp tôi sử dụng đã được đề xuất trong hai nghiên cứu trước đây mà tôi đang thử nghiệm. Mỗi chiều riêng lẻ có 3 mục. Việc loại bỏ các mục để tạo hai thang đo mục sẽ làm giảm điểm tin cậy hơn nữa. Vì vậy, đối với tôi, nó đang có được một vị trí có thẩm quyền về hệ số thấp nhất có thể chấp nhận được đối với thang đo 3 mục. Dall’Olglio và cộng sự đã tuyên bố 0,50 là thỏa đáng, nhưng có bằng chứng nào khác cho thấy người ta có thể hạ thấp hơn không?
Trích dẫn
Warda Shahid
Đại học Quản lý và Công nghệ (Pakistan)
độ tin cậy của cân của tôi rất thấp như 0,3 và 0,4. Làm cách nào tôi có thể biện minh cho độ tin cậy thấp của thang đo của mình thông qua các trích dẫn hữu ích mà tôi có thể sử dụng làm tài liệu tham khảo để biện minh cho độ tin cậy thấp của thang đo của mình. vui lòng đề xuất một số trích dẫn, sách hoặc bài báo xác thực mà tôi có thể sử dụng làm tài liệu tham khảo để biện minh cho độ tin cậy thấp của mình.
Trích dẫn
Dhana Lakshmi Thiyaga Rajan
Cao đẳng Ayya Nadar Janaki Ammal
Theo quan ngại của tôi, khi cronbach alpha rơi vào khoảng 0,3 đến 0,7, chúng tôi có thể lấy dữ liệu để phân tích thêm. Bởi vì. 0,1 đến 0,3 là một thái cực của việc đưa ra phản hồi và hơn 0,7 là một thái cực khác của phản hồi. Vì vậy, hãy tránh những dữ liệu có giá trị thấp hơn 0,3 và lớn hơn 0,7
Trích dẫn
2 khuyến nghị
Paul Tully
Đại học Brighton
Cảm ơn bạn, điều này thực sự hữu ích, tôi không cho rằng bạn có một trích dẫn nào cho việc này?
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Dhana Lakshmi Thiyaga Rajan
Cao đẳng Ayya Nadar Janaki Ammal
Vui lòng tham khảo bài viết”Sự lan tỏa đổi mới trên các trang mạng xã hội trong sinh viên đại học” – O. Folorunso………… Trên Tạp chí quốc tế về khoa học máy tính và bảo mật. Tập(4):Số(3).
Trích dẫn
Dhana Lakshmi Thiyaga Rajan
Cao đẳng Ayya Nadar Janaki Ammal
Nếu độ tin cậy là 0,5. Tính điểm có thể đảo ngược trong Spss. Chuyển đến menu chuyển đổi, nhấp vào biến tính toán, ở đó bạn phải nhập =điểm tối đa+tên 1 mục để cải thiện độ tin cậy của bạn. Nhưng điều đó là phi đạo đức và bạn cần biết đây là một trong những cách để cải thiện giá trị độ tin cậy
Trích dẫn
Paul Tully
Đại học Brighton
cảm ơn bạn vì tất cả những lời khuyên này
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Lara Abdel Halim
École Bách khoa
Cronbach 0,50 alpha có thể được chấp nhận với thang đo ngắn (tức là ít mục). Hơn nữa, nếu bạn có ít hơn 5 mục trong thang đo của mình, tôi khuyên bạn nên xem mức trung bình của mối tương quan giữa các mục. Điểm phải nằm trong khoảng từ 0,20 đến 0,50, nếu vượt quá khoảng này có nghĩa là các vật phẩm đã bị khử mùi !
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Peter Deli
Đại học Geneva
Lara Abdel Halim rất thú vị! Bạn có cơ hội nhận được tài liệu tham khảo không?
Trích dẫn
Lara Abdel Halim
École Bách khoa
Peter Deli thân mến ,
Dall’Oglio và cộng sự (2010) liên quan đến tuyên bố rằng Cronbach alpha 0,50 có thể được chấp nhận.
Về phần, mối tương quan trung bình giữa các mục như một chỉ báo nhất quán nội bộ, bạn có thể xem điều này: https://doi.org/10.1007/978-94-007-0753-5_1493
Trích dẫn
3 khuyến nghị
Paul Tully
Đại học Brighton
Cảm ơn Lara, có vẻ như nó dựa trên Dall’Oglio et al (2010) với giá 0,5. Họ không xác định được lý do tại sao họ nghĩ như vậy và tôi chỉ có thể tìm thấy một bài báo khác đã trích dẫn điều này. Đó là một kết luận quan trọng như vậy, tại sao điều này lại không được chứng minh rõ ràng? điều này khiến tôi hỏi liệu nó có phải là một trường hợp chắc chắn không?
Trích dẫn
Lara Abdel Halim
École Bách khoa
Paul Tully thân mến ,
Về mặt lý thuyết, kết quả Cronbach’s alpha sẽ cho bạn một số từ 0 đến 1, hệ số Cronbach’s alpha càng gần 1,0 thì tính nhất quán bên trong của các mục trong thang đo càng cao. George và Mallery (2003) đưa ra các quy tắc kinh nghiệm sau: “_ > .9 – Xuất sắc, _ > .8 – Tốt, _ > .7 – Chấp nhận được, _ > .6 – Có vấn đề, _ > .5 – Kém, và _ < .5 – Không thể chấp nhận được” (tr. 231).
Mặc dù việc chấp nhận giá trị Cronbach’s alpha thấp phải dựa trên sự hiểu biết đầy đủ về các đặc điểm dữ liệu, thay vì áp dụng tiêu chuẩn chiếu lệ, chẳng hạn như chỉ áp dụng α > 0,6 hoặc 0,7.
Hãy xem công thức tính Cronbach’s alpha:
α =K*trung bình r/(1+(K-1)*trung bình r).
Chúng ta có thể thấy rằng có hai yếu tố ảnh hưởng đến α: K và r trung bình.
K đầu tiên là số mục được chọn để tạo thành thang đo.
Cái thứ hai là giá trị trung bình của các mối tương quan không dư thừa
Chính xác hơn, độ dài của thang đo ảnh hưởng đến giá trị của alpha. Độ dài tỷ lệ dài hơn, chẳng hạn như độ dài có nhiều mục tỷ lệ, cho giá trị alpha cao hơn. Một số lượng nhỏ các hạng mục tỷ lệ sẽ vi phạm tương đương tau và cho hệ số độ tin cậy thấp hơn. Giá trị của alpha bị giảm trong thời gian ngắn. Vì vậy, với thang đo ngắn (ví dụ: thang đo có ít hơn 5 mục), người ta thường tìm thấy giá trị Cronbach khá thấp (ví dụ: 0,50).
Hơn nữa, bạn phải cẩn thận khi cân có số lượng vật phẩm ít; alpha có thể là giả mạo một cách nghịch lý. Chỉ số alpha cao cho thang đo chỉ có ít mục có thể chỉ ra rằng các mục đó là dư thừa vì chúng đang kiểm tra cùng một câu hỏi nhưng dưới một hình thức khác. Trong trường hợp này, có thể sẽ phù hợp hơn khi báo cáo mối tương quan trung bình giữa các hạng mục đối với các hạng mục. Briggs và Cheek (1986) đề xuất một phạm vi tối ưu cho mối tương quan giữa các mục là từ 0,2 đến 0,4.
Tuy nhiên, thang đo có hơn 10 mục có alpha chronbach thấp (ví dụ: <.5) thường không được chấp nhận! Vì vậy, để tăng alpha, cần thêm nhiều mục liên quan kiểm tra cùng một khái niệm vào thang đo.
Dù sao thì cũng chưa có tiêu chuẩn thống nhất nào cho Cronbach’s alpha, nó phụ thuộc vào lĩnh vực bạn đang làm việc.
Sau đó, nếu bạn muốn chứng minh rằng alpha cronbach là 0,5 có thể chấp nhận được, bạn có thể trích dẫn cuốn sách này chỉ ra rằng alpha từ 0,5 đến 0,7 cho thấy độ tin cậy vừa phải.
Perry, RH, Charlotte, B., Isabella, M., & Bob, C. (2004). SPSS đã giải thích.
SPSS2.
png
521,82 KB
SPSS1.
png
127,04 KB
Trích dẫn
46 Khuyến nghị
Paul Tully
Đại học Brighton
cảm ơn sự giúp đỡ của bạn Lara và thông tin bạn đã gửi cho tôi
Trích dẫn
Ngài Tahidur Rahman
Đại học Khoa học và Công nghệ Quốc tế Quân đội Bangladesh
Lara Abdel Halim
Cảm ơn rất nhiều vì lời giải thích và tài liệu tham khảo tốt đẹp của bạn.
Trích dẫn
Laxmi Narayanan
Đại học Mã Lai
Cảm ơn rất nhiều, Lara vì lời giải thích và tài liệu tham khảo của bạn.
Trích dẫn
Mohamed Ismail Umlai
Đại học Qatar
Cảm ơn bạn @ Lara vì những lời giải thích.
Xin cho biết:
Hinton, P., McMurray, I., Brownlow, C. và Cozens, B. (2004), SPSS Giải thích , tái bản lần thứ 1, Routledge, London.
Trích dẫn
Paul Tully
Đại học Brighton
Cảm ơn bạn đã tham khảo Mohammed
Trích dẫn
Ngài Shahinoor Rahman
Đại học Chittagong
Thật là một lời giải thích tuyệt vời Lara.
Trích dẫn
Anastasia Thyroff
Đại học Clemson
Lara Abdel Halim , Paul Tully – Một trong hai bạn có Dall’Oglio et al. (2010) tham khảo? Đây là một cuộc thảo luận tuyệt vời. Cảm ơn –
Trích dẫn
Diana Van Jaarsveld
Công ty cổ phần Warrina Homes
Xin chào Anastasia Thyroff
Tài liệu tham khảo như sau:
Dall’Oglio, Anna & Rossiello, Barbara & Coletti, Maria & Caselli, Maria Cristina & Ravà, Lucilla & Di Ciommo, Vincenzo & Orzalesi, Marcello & Giannantoni, Patrizia & Pasqualetti, Patrizio. (2010). Đánh giá sự phát triển ở tuổi 4: Tính hợp lệ của bảng câu hỏi dành cho phụ huynh người Ý. Tạp chí nhi khoa và sức khỏe trẻ em. 46. 419-26. 10.1111/j.1440-1754.2010.01748.x.
Trích dẫn
Fahad Saqib Lodhi
Cao đẳng Y tế Phụ nữ
Lara giải thích rất rõ ràng. Có phải hiệu ứng Cronbach’s alpha nếu các câu hỏi được trộn lẫn, ý tôi là các tùy chọn nhị phân có dạng “có” và “Không” và các tùy chọn khác có thang đo Likert?
Trích dẫn
Abdullah Hujalan
Đại học Southampton
Cảm ơn bạn đã tham khảo và giải thích tuyệt vời Lara.
Trích dẫn
Bradley DF Colpitts
Đại học Kwansei Gakuin
Điều này thực sự có ích. Cảm ơn cả hai người đã trả lời.
Trích dẫn
Ruth Puhr
Giáo dục Khách sạn Toàn cầu Les Roches
Cảm ơn Lara rất nhiều – thực sự rất hữu ích!
Trích dẫn
David L Morgan
Đại học bang Portland
Đầu tiên, alpha là một chỉ số về độ tin cậy chứ không phải độ giá trị. Thứ hai, bạn có thể nhận được mức alpha chấp nhận được nếu hai mục của bạn có mối tương quan chặt chẽ với nhau.
Trích dẫn
Amira Bankole Hameed
Đại học Aston
David L Morgan Xin chào, tôi nhận ra, tôi quyết định xem xét giá trị trung bình của mối tương quan giữa các mục, do hệ số alpha thấp (và tôi có tài liệu hỗ trợ tôi). Tôi muốn hỏi về tính hợp lệ, tôi đã tiến hành tương quan cả hệ số EFA và Pearsons. Và tôi đã vượt qua ngưỡng cho cả hai điều này. Điều này có đủ để kiểm tra tính hợp lệ không? . Để tôi có thể xác nhận bảng câu hỏi của tôi là hợp lệ.
Trích dẫn
David L Morgan
Đại học bang Portland
Bạn cần xem xét khái niệm “xây dựng giá trị” bởi vì tất cả những việc bạn đang làm đều liên quan đến độ tin cậy hơn là tính hợp lệ. Ngoài ra, tôi không tin rằng bạn có thể thực hiện EFA có ý nghĩa chỉ với hai mục. Về mối tương quan, với hai mục thì chỉ có một mối tương quan.
Nếu bạn đang thực hiện hồi quy, khả năng giải thích tối đa (R-sq) của bạn có nhiều khả năng xảy ra nhất khi bạn sử dụng hai biến riêng biệt, vì phương trình sẽ cung cấp cho mỗi biến số trọng số tốt nhất của riêng nó, thay vì gán một trọng số duy nhất cho kết hợp. Biến đổi.
Trích dẫn
2 khuyến nghị
Amira Bankole Hameed
Đại học Aston
David L Morgan Được rồi, cảm ơn bạn. Tôi quên nói rằng tôi có 4 mục và kết hợp chúng thành 2 bộ biến khác nhau. Đó là cách tôi thực hiện các mối tương quan EFA và Pearsons, trên 4 mục. Nhưng nghiên cứu/tài liệu cho thấy rằng EFA và nếu có thể tôi cũng xác định được CFA thì điều đó đủ để chứng minh tính hợp lệ của cấu trúc của tôi hoặc bạn có một phương pháp kiểm tra khác ? Tôi không biết nhiều về thống kê vì tôi chỉ làm việc đó cho bài báo thạc sĩ của mình.
Trích dẫn
David L Morgan
Đại học bang Portland
Tính hợp lệ của cấu trúc không liên quan gì đến mối tương quan giữa các mục của bạn. Nó liên quan đến những thứ như giá trị hội tụ và phân kỳ. Đối với bạn EFA, tôi khuyên bạn nên thực hiện Phân tích các yếu tố chính bằng cách xoay xiên, sau đó kiểm tra xem các yếu tố của bạn có mối tương quan chặt chẽ như thế nào.
Trích dẫn
1 khuyến nghị
Digvijay Singh
Đại học Banaras Hindu
tôi có hai mục trong một cấu trúc và kết quả là 0,294 chronbah’s alpha .. có thể chấp nhận được không?? nếu chronbach alpha của toàn bộ dữ liệu lớn hơn 0,888 vừa phải thì tại sao chúng ta cần tính toán tính hợp lệ của từng cấu trúc??
Trích dẫn
David L Morgan
Đại học bang Portland
Alpha thấp như vậy có nghĩa là hai mục của bạn chỉ có mối tương quan yếu nên chúng không tạo thành thang đo.
Ngoài ra, alpha là thước đo độ tin cậy, không phải độ giá trị. Sau khi tách biệt hai mục, bạn nên sử dụng các quy trình xây dựng tính hợp lệ để đánh giá từng mục.
Trích dẫn
