Koeficient Cronbach alfa

12199 ogledov

Koeficient Cronbach alfa je na splošno najbolj poznan kot indeks zanesljivosti. Običajno sklenemo, da je njegova visoka vrednost dober rezultat, a za res pravilno uporabo in razlago je pomembno o koeficientu vedeti več.

Koeficient Cronbach alfa (α) (ang. Cronbach’s alpha) je v prvi polovici 19. stoletja razvijalo več raziskovalcev. Izpeljan je bil iz koeficienta Kuder in Richardson (KR-20), ki je primeren le za dihotomne spremenljivke. Doprinos Cronbach alfe pa je njegova primernost tudi za številčne spremenljivke boljših merskih lastnosti. Ime je dobil po Leeju Josephu Cronbach, ki je leta 1951 prvi opazil splošno uporabnost koeficienta.

Osnovna formula za izračun Cronbach alfe je:

Formula Cronbach alfa

kjer n predstavlja število trditev, Vi predstavlja varianco ocen vsake trditve, Vtest pa celotno varianco (ne odstotke) vseh ocen celotnega sklopa.

Pozor! Težava študenta Miha!

"Res ne vem, zakaj rezultati ne preverjajo mojih hipotez."

Vrednosti Cronbach alfe se gibljejo na intervalu od 0 do 1, v splošnem pa višje vrednosti pomenijo boljšo zanesljivost konstrukta. Sprejemljive vrednosti alfe se gibljejo med 0,60 do 0,95, a vrednosti višje od 0,90 naj bi bile po mnenju nekaterih avtorjev že previsoke (kažejo preveč idealno zanesljivost). Sicer si teoretiki različnih znanstvenih disciplin pri vprašanju, katera vrednost alfe je že ali še sprejemljiva, niso popolnoma enotni. A za splošno rabo bo upoštevanje spodnjih kriterijev ustrezno.

Kriteriji Cronbach alfa

Koeficient Cronbach alfa je bil razvit kot mera notranje konsistentnosti sklopa trditev z enako mersko lestvico (običajno Likertovo lestvico), njegovo razumevanje in razlaganje pa je bilo večkrat tudi napačno. Zato številni avtorji izpostavljajo, da je pomembno najprej pravilno razumeti pomen notranje konsistentnosti in šele nato obravnavati, kaj pomeni Cronbach alfa kot ocena zanesljivosti.

Za lažje razumevanje obravnave Cronbach alfe navajamo primer anketnega vprašanja, za kakršnega v praksi tudi najpogosteje izračunamo ta koeficient.

Primer: Anketiranci so ocenjevali 10 trditev s področja emocionalne stabilnosti, in sicer z lestvico ocen od 1 do 5, kjer ocena 1 pomeni »Sploh se ne strinjam« in ocena 5 pomeni »Popolnoma se strinjam«.

Primer vprašanja Cronbach alfa

Notranja konsistentnost (ang. internal consistency) opisuje, v kolikšni meri posamezna trditev v sklopu vseh trditev meri isti konstrukt ali koncept (v našem primeru emocionalno stabilnost) in je hkrati povezana z vsemi vključenimi trditvami. Z drugimi besedami gre za povprečno povezanost vseh trditev v sklopu. Notranja konsistentnost se nanaša na vprašanje, kako dobro/zanesljivo vsaka posamezna trditev meri isti latentni konstrukt.

Pozor! Težava študenta Miha!

"Res ne vem, zakaj rezultati ne preverjajo mojih hipotez."

Ocena zanesljivosti (ang. reliability estimate) nam pove količino merske napake (ang. measurement error), ki jo naredimo z oblikovanjem konstrukta iz sklopa trditev. Z drugimi besedami gre za povezanost konstrukta samega s sabo. Če to korelacijo kvadriramo in jo odštejemo od 1, dobimo indeks merske napake. Posledično je pri višji oceni zanesljivosti delež merske napake nižji. Ocena zanesljivosti se nanaša na vprašanje, kako dober/zanesljiv za merjenje je konstrukt, oblikovan iz sklopa trditev.

Vrednost Cronbach alfe za naš konstrukt emocionalne stabilnosti je 0,8120. Je to dober rezultat?

V splošnem smo s takšnim rezultatom lahko zadovoljni in običajno zaključimo, da je zanesljivost konstrukta dobra. A pri tovrstnih sklepih moramo biti previdni, saj na vrednost koeficienta Cronbach alfa vpliva več dejavnikov, zato samo visoka vrednost koeficienta še ni dovolj za pozitiven rezultat.

Spodaj izpostavljamo najpomembnejše dejavnike, ki vplivajo na vrednost Cronbach alfe:

  • število/količina trditev celotnega sklopa,
  • medsebojna povezanost vključenih trditev,
  • (eno)dimenzionalnost,
  • manjkajoče vrednosti v podatkih,
  • porazdelitev podatkov.

Pri obravnavi rezultata Cronbach alfe moramo zato imeti v mislih, da je nizka vrednost alfe lahko posledica majhnega števila trditev, njihove slabe medsebojne povezanosti ali heterogenost/večdimenzionalnost merjenega konstrukta. Na drugi strani bo vrednost alfe visoka, kadar so vse trditve sklopa medsebojno dobro povezane in je v sklopu vključenih dovolj trditev, ki merijo enodimenzionalni konstrukt. Kadar z rezultatom Cronbach alfe nismo zadovoljni in želimo zvišati njegovo vrednost, običajno vključimo več trditev, ki merijo isti koncept in so dobro povezane z ostalimi trditvami sklopa. Kadar je vrednost alfa previsoka, je razlog lahko v odvečnih trditvah (najverjetneje smo vključili npr. dve trditvi, ki merita isto stvar). Pri dodajanju ali odvzemanju posamezne trditve za vsako sproti preverjamo, kako vpliva na vrednost koeficienta.

Ko boste torej računali koeficient Cronbach alfa bodite pri razlagi njegovega rezultata previdni. Čeprav je koeficient na splošno dobro poznan in najpogosteje uporabljen indeks zanesljivosti ne pozabite, da njegova visoka vrednost sama po sebi še ne pomeni dobrega rezultata.

Ali vaša statistična analiza podatkov vključuje tudi delo z latentnimi spremenljivkami in preverjanje zanesljivosti konstruktov? Pošljite nam vaše rezultate v pregled in svetovali vam bomo, kako rezultate razložite pravilno in kakovostno. Oglasite se: info@benstat.si!