크론바흐 알파 예제

분할 반 방법의 한 가지 문제점은 항목의 임의의 분할을 사용하여 얻은 신뢰성 추정치가 다른 항목을 사용하여 얻은 것과 다를 수 있다는 것입니다. 이 문제에 대한 한 가지 해결책은 가능한 분할 반쪽마다 Spearman-Brown 보정 된 분할 절반 신뢰성 계수를 계산한 다음 해당 계수의 평균을 찾는 것입니다. 이것은 크론바흐의 알파에 대한 동기 부여입니다. 크론바흐의 알파를 어떻게 적용할 수 있는지 설명해 주시겠어요? 그리고 내가 “테스트”에 대해 한 번 계산하고 KR21에 관한 “재 테스트”에 대해 한 번 올바른 일을 한 경우 말해 주시겠습니까? Cronbach의 알파는 복합 점수의 신뢰성 또는 내부 일관성을 추정하는 데 사용되는 편리한 테스트입니다. 자, 지구상에서 그게 무슨 뜻일까요? 신뢰성부터 시작해 봅시다. 한 사람이 행복 설문조사를 한다고 가정해 봅시다. 동일한 개인이 동일한 조건에서 설문조사를 다시 실시할 때 동일하거나 유사한 결과를 생성하는 경우 행복 점수는 매우 신뢰할 수 있습니다(일관성). 그러나, 실제 행복의 동일한 수준에서, 이 행복 설문 조사를 두 번 연속으로 받아 들인 개인을 말하고, 한 점수는 높은 행복을 보여주고 다른 점수는 낮은 행복을 보여줍니다 – 그 측정은 전혀 신뢰할 수 없을 것입니다. 안녕하세요 Saeeda, 질문이 같은 개념을 측정하지 않는 경우 모든 질문에 대한 하나의 크론바흐의 알파 값을 계산하려고하지 않아야합니다. 대신 질문의 한 그룹이 하나의 개념에 해당하는 질문의 각 그룹에 대해 별도의 Cronbach 알파 값을 계산해야 합니다.

문제가 스케일과 관련이 있다면 스케일을 동일하게 만들어이 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어 한 질문에 대해 1,2,3, 다른 질문의 경우 1,2,3,4,5의 척도를 사용하는 경우 첫 번째 질문의 배율을 1,3,5(또는 적합한 것으로 판단되는 경우)로 변경할 수 있습니다. 찰스 대안, 심령 패키지는 인수의 넓은 다양성크론바흐의 알파를 계산하는 방법을 제공합니다; 여기에, 여기, 그리고 여기에 추가 문서 및 예제를 참조하십시오. Cronbach의 α {디스플레이 스타일 알파 } 는 모든 요인 하중이 동일하다고 가정합니다. 실제로는 거의 그렇지 않으므로 체계적으로 신뢰성을 과소 평가합니다. 이 가정에 의존하지 않는 Cronbach의 α {displaystyle alpha }에 대한 대안은 일반적인 안정성입니다 (θ C {displaystyle rho _{C}} ). [2] 크론바흐의 알파는 일반적으로 시험 항목 간의 상호 관계가 증가함에 따라 증가할 것이며, 따라서 시험 점수의 신뢰성에 대한 내부 일관성 추정치로 알려져 있다. 모든 항목이 동일한 구안을 측정할 때 테스트 항목 간의 상관 관계가 최대화되기 때문에 Cronbach의 알파는 항목 집합이 단일 단차원 잠재 구문 구조를 측정하는 정도를 간접적으로 나타내는 것으로 널리 인식됩니다. 그러나 동일한 테스트 길이와 분산을 가진 테스트는 쉽게 표시할 수 있지만 기본 인자 구조가 다르면 Cronbach의 알파와 동일한 값이 발생할 수 있습니다. 실제로 여러 조사자들은 항목 집합이 관련이 없는 여러 잠재 구문구조를 측정하는 경우에도 알파가 매우 높은 값을 취할 수 있음을 보여주었습니다.

[1] [13] [14] [15] [16] [17] 결과적으로, 알파는 항목이 단일 구문 내에서 서로 다른 실질적인 영역을 측정할 때 가장 적절하게 사용됩니다.

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