كيفية حساب ألفا كرونباخ في r (مع أمثلة)

ألفا كرونباخ هي طريقة لقياس الاتساق الداخلي للاستبيان أو المسح.

تتراوح قيمة ألفا كرونباخ من 0 إلى 1، وتشير القيم الأعلى إلى أن الاستطلاع أو الاستبيان أكثر موثوقية.

أسهل طريقة لحساب ألفا Cronbach هي استخدام الدالة cronbach.alpha() من الحزمة ltm .

يقدم هذا البرنامج التعليمي مثالاً عمليًا لاستخدام هذه الميزة.

مثال: كيفية حساب ألفا كرونباخ في R

لنفترض أن مدير مطعم يريد قياس رضا العملاء بشكل عام، لذلك يرسل استطلاعًا إلى 10 عملاء يمكنهم تقييم المطعم على مقياس من 1 إلى 3 لفئات مختلفة.

يمكننا استخدام الكود التالي لحساب ألفا كرونباخ لاستجابات الاستطلاع:

 library (ltm)

#enter survey responses as a data frame
data <- data. frame (Q1=c(1, 2, 2, 3, 2, 2, 3, 3, 2, 3),
                   Q2=c(1, 1, 1, 2, 3, 3, 2, 3, 3, 3),
                   Q3=c(1, 1, 2, 1, 2, 3, 3, 3, 2, 3))

#calculate Cronbach's Alpha
cronbach. alpha (data)

Cronbach's alpha for the 'data' data-set

Items: 3
Sample units: 10
alpha: 0.773

وتبين أن ألفا كرونباخ يساوي 0.773 .

لاحظ أنه يمكننا أيضًا تحديد CI=True لإرجاع فاصل ثقة 95% لـ Cronbach’s Alpha:

 #calculate Cronbach's Alpha with 95% confidence interval
cronbach. alpha (data, CI= TRUE )

Cronbach's alpha for the 'data' data-set

Items: 3
Sample units: 10
alpha: 0.773

Bootstrap 95% CI based on 1000 samples
 2.5% 97.5% 
0.053 0.930 

يمكننا أن نرى أن فترة الثقة 95% لألفا كرونباخ هي [.053, .930] .

ملحوظة: فترة الثقة هذه واسعة للغاية نظرًا لصغر حجم العينة لدينا. ومن الناحية العملية، يوصى باستخدام حجم عينة لا يقل عن 20 شخصًا. وقد استخدمنا حجم عينة يبلغ 10 هنا للتبسيط.

يصف الجدول التالي كيفية تفسير القيم المختلفة لألفا كرونباخ بشكل عام:

وبما أننا حسبنا ألفا كرونباخ لتكون 0.773 ، فإننا نقول أن الاتساق الداخلي لهذا المسح “مقبول”.

المكافأة: لا تتردد في استخدام حاسبة Cronbach Alpha للعثور على Cronbach Alpha لمجموعة بيانات معينة.