Tez anketiniz için Cronbach's alpha katsayısı adım adım nasıl hesaplanır

Cronbach's alpha, anket kullanılan her tezde karşımıza çıkan bir sayıdır. Ancak birçok araştırmacı, tam olarak neyi ölçtüğünü bilmeden bu değeri raporlar ve jüri üyelerinin hemen fark edeceği hatalar yapar: tüm anket için tek bir alpha değeri vermek ancak alt boyutlar (yapılar) için vermemek, ters çevrilmesi gereken negatif maddeleri unutmak veya alpha değerini geçerliliğin kanıtı olarak sunmak gibi. Bu makale, katsayıyı açıklamakta, küçük bir örnek üzerinde elle hesaplamakta ve sonuçların nasıl yorumlanacağını göstermektedir.

Cronbach's alpha nedir? {#what}

Lee Cronbach tarafından 1951'de yayımlanan Cronbach's alpha (α), bir dizi maddenin iç tutarlılığını ölçer: yani maddelere verilen yanıtların birbirleriyle ne kadar uyumlu hareket ettiğini gösterir. Eğer bir "davranışsal bağlılık" yapısındaki maddeler gerçekten tek bir fikri ölçüyorsa, bir maddeye kesinlikle katılan birinin diğerlerine de katılması, birini reddedenin diğerlerini de reddetmesi beklenir.

Genellikle 0 ile 1 arasında yer alır ve 1'e yaklaştıkça tutarlılık artar. Negatif değerler alabilir; bu durum neredeyse her zaman veride bir hata olduğuna, örneğin ters çevrilmesi gereken bir maddenin çevrilmediğine işaret eder.

Alpha'nın geçerliliğin değil, güvenilirliğin bir ölçüsü olduğunu unutmayın: bir yapı, amaçladığınızdan başka bir şeyi ölçerken bile çok tutarlı olabilir. Aradaki fark, anket geçerliliği ve güvenilirliği hakkındaki makalemizde açıklanmıştır.

Formül {#formula}

α = (k ÷ (k − 1)) × (1 − madde varyanslarının toplamı ÷ toplam puanın varyansı)

Burada k, yapıdaki madde sayısıdır. Mantık şudur: maddeler tutarlı olduğunda, toplamlarının varyansı, ayrı ayrı varyanslarının toplamından çok daha büyüktür çünkü maddeler birlikte yükselip alçalırlar. İkisi arasındaki oran sıfıra yaklaştıkça, alpha 1'e yaklaşır.

Elle hesaplama örneği {#example}

Beş kişi tarafından yanıtlanan, 5'li Likert ölçeğindeki üç maddelik bir yapı:

1. Adım: her maddenin varyansı. Örneklem varyansını kullanıyoruz (n − 1 = 4'e bölerek).

• Madde 1: ortalama 3.6, kareler toplamı 5.2, dolayısıyla varyans = 5.2 ÷ 4 = 1.3
• Madde 2: ortalama 4.0, kareler toplamı 4.0, dolayısıyla varyans = 1.0
• Madde 3: ortalama 3.6, kareler toplamı 5.2, dolayısıyla varyans = 1.3

Madde varyanslarının toplamı = 1.3 + 1.0 + 1.3 = 3.6

2. Adım: toplam puanın varyansı. Toplamlar 13, 8, 14, 8 ve 13'tür; ortalama 11.2 ve kareler toplamı 34.8'dir, dolayısıyla varyans = 34.8 ÷ 4 = 8.7

3. Adım: değerleri formüle yerleştirin.

α = (3 ÷ 2) × (1 − 3.6 ÷ 8.7) = 1.5 × (1 − 0.414) = 1.5 × 0.586 = 0.88

Sonuç 0.88: iyi bir güvenilirlik.

Not: beş katılımcı, gerçek bir çalışmada güvenilirliği hesaplamak için çok azdır; bu örnek sadece açıklama amaçlıdır ve sayıları hayalidir.

Değer ne zaman kabul edilebilir? {#thresholds}

George & Mallery tarafından sunulan en yaygın ölçek:

Bilinmesi gereken üç önemli nokta:

• 0.70 mutlak bir kural değil, bir gelenektir. Bazı alanlar ve keşifsel çalışmalar 0.60'ı kabul ederken, bireyler hakkında karar vermek için kullanılan ölçeklerin 0.90'ın üzerinde olması gerekir.
• Alpha, madde sayısı arttıkça yükselir. 20 maddelik bir yapı, maddeler zayıf ilişkili olsa bile yüksek bir alpha gösterebilir; 3 maddelik bir yapı ise sağlam olmasına rağmen mütevazı bir alpha gösterebilir.
• Çok yüksek değer her zaman iyi değildir. 0.95'in üzerindeki alpha, maddelerin birbirini farklı kelimelerle tekrar ettiği anlamına gelebilir; bu da anketi bilgi eklemeden uzatır.

Madde silindiğinde alpha {#if-item-deleted}

Bu tablo, hangi maddenin yapıyı zayıflattığını görmek için her maddeyi sırayla çıkararak alpha değerini yeniden hesaplar. Örneğimizde:

Madde 1 veya 2'yi silmek alpha'yı düşürür, yani bu maddeler yapıyı desteklemektedir. Madde 3'ü silmek ise değeri 0.88'den 0.93'e yükseltir: bu madde diğerleriyle en az tutarlı olandır. B ve E katılımcılarına bakın: ilki buna 2, diğer iki maddeye 3 vermiş; ikincisi buna 5, diğerlerine 4 vermiş; yani diğerleriyle her zaman aynı yönde hareket etmiyor.

Tablo genellikle düzeltilmiş madde-toplam korelasyonu ile birlikte gelir: maddenin diğer maddelerin toplamı ile korelasyonu. 0.30'un altındaki bir değer genellikle zayıf bir maddeye işaret eder.

Önemli: sadece alpha biraz yükselecek diye bir maddeyi silmeyin. Eğer madde kavramın önemli bir kısmını kapsıyorsa, onu silmek kapsam geçerliliğini zayıflatır. Artış net olduğunda ve ifadelendirmesinde veya anlamında bir neden bulduğunuzda silin ve bunu tezinizde belirtin.

Güvenilirliği düşüren yaygın hatalar {#mistakes}

• Ters çevrilmemiş ters maddeler. Düşük veya negatif alpha'nın en yaygın nedenidir. 5'li ölçekte yeni puan, 6 eksi orijinal puandır. Likert ölçeği hakkındaki makalemize bakın.
• Alpha'yı sadece tüm anket için hesaplamak. Alpha, maddelerin tek bir fikri ölçtüğünü varsayar. Her yapı için ayrı ayrı hesaplayın, danışmanınız isterse tüm ölçek için de hesaplayın.
• Bir veya iki maddelik yapılar. Tek bir maddenin hesaplanacak iç tutarlılığı yoktur.
• Çok küçük örneklem. Küçük örneklemlerde değer çok fazla dalgalanır.
• Varyansı olmayan bir yapı. Herkes aynı cevabı verirse, ölçülecek bir tutarlılık yoktur.
• Fark etmediğiniz eksik yanıtlar. Çoğu program, yapının tüm maddelerini yanıtlamayan herkesi alpha hesabının dışında bırakır, bu yüzden siz fark etmeden örneklem küçülür.

Nasıl raporlanır? {#write-up}

Her yapıyı, madde sayısını ve alpha değerini gösteren bir tablo sunun, ardından tüm ölçeği verin ve bunu yorumlayan bir cümle ekleyin:

"Ölçeğin yapılarına ilişkin Cronbach's alpha değerleri 0.81 ile 0.92 arasında değişmiş olup, ölçeğin bütünü için 0.94 olarak bulunmuştur; bu da çalışmanın amaçları doğrultusunda yüksek güvenilirliğe işaret etmektedir."

Eğer madde sildiyseniz, hangilerini ve neden sildiğinizi, silme öncesi ve sonrası alpha değerleriyle belirtin.

Pulseform'un anketiniz için hesaplamasına izin verin {#pulseform}

Anketinizi Pulseform'da akademik bir anket olarak oluşturduğunuzda, her maddenin yapısını belirleyip ters puanlanan maddeleri işaretlediğinizde, yukarıdaki aritmetik işlemlerin hiçbirine ihtiyacınız kalmaz:

• Her yapı için Cronbach's alpha ve Mükemmel ile Zayıf arasında değişen kararlar,
• Madde silindiğinde alpha ve düzeltilmiş madde-toplam korelasyonu, silinmesi alpha'yı iyileştiren maddelerin vurgulanması,
• Kadınlar ve erkekler veya her eğitim yılı gibi her grup içindeki güvenilirlik,
• Verilerin tek bir değer üretmeye uygun olmadığı durumlarda (tek maddelik yapılar veya varyansı olmayan yapılar gibi) yanıltıcı bir sayı yerine net bir uyarı mesajı.

Anketin nasıl hazırlanacağı ve sonuçların nasıl okunacağı akademik anketler kılavuzunda, kasten başarısız olan bir yapıya sahip tam bir örnek ise Raporu benimle okuyun bölümünde yer almaktadır.

Kaynaklar {#sources}

Bu makaledeki formüllerin, eşik değerlerin ve temel kuralların orijinal kaynakları:

• Cortina, J. M. (1993). What is coefficient alpha? An examination of theory and applications. Journal of Applied Psychology, 78(1), 98–104.
• Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297–334.
• George, D., & Mallery, P. (2003). SPSS for Windows step by step: A simple guide and reference, 11.0 update (4th ed.). Allyn & Bacon.
• Nunnally, J. C. (1978). Psychometric theory (2nd ed.). McGraw-Hill.
• Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3rd ed.). McGraw-Hill.
• Streiner, D. L. (2003). Starting at the beginning: An introduction to coefficient alpha and internal consistency. Journal of Personality Assessment, 80(1), 99–103.