内部一致性的简单解释

内部一致性是指调查、问卷或测试实际衡量您想要衡量的内容的程度。内部一致性越高，您对调查的可靠性就越有信心。

衡量内部一致性的最常见方法是使用称为Cronbach’s Alpha 的统计量，它计算调查中项目之间的成对相关性。

Cronbach’s Alpha 的值可以在负无穷和 1 之间变化。

下表描述了一般如何解释 Cronbach’s Alpha 的不同值：

然后我们将回顾一个示例，以提供对内部一致性的直观理解。

相关： 如何报告克朗巴赫阿尔法（附示例）

一个例子

假设一家餐厅经理想要衡量总体客户满意度，因此她发出了一项调查，其中包含客户可以回答的以下问题：强烈不同意、不同意、中立、同意或强烈同意。协议。

1.我对自己的经历感到满意。

2.我会向我的家人和朋友推荐你们的餐厅。

3.我将来某个时候会回到这家餐厅。

每个问题衡量客户满意度的方式都略有不同，但特定客户应该用大致相同的答案来回答每个调查问题。

例如，对自己的体验非常满意的顾客也应该很有可能向家人和朋友推荐该餐厅，并且也很可能在将来的某个时候再次光临该餐厅。

对于本次调查，内部一致性（通过 Cronbach’s Alpha 测量）应该相当高，这表明调查项目实际上测量了我们希望它们测量的内容。

但请考虑一下调查中是否添加了以下问题：

4.我是一名棒球迷。

由于这个问题与总体客户满意度无关，因此可能会降低调查的内部一致性。

或者考虑问题 3 是否改写如下：

3. 如果我心情好的话，在适当的情况下，我可能会（不是绝对，但也许非常有可能）在不久的将来去这家餐厅。

由于这个问题的措辞如此混乱和晦涩，不同的客户可能会有不同的解释，从而提供不同的答案。这可能会导致内部一致性降低。

如果内部一致性低怎么办

如果给定调查的内部一致性（通过 Cronbach’s Alpha 测量）较低，您可以通过两种方式提高它：

1.删除与其他调查项目相关性较低的调查项目（例如，删除“我是棒球迷”的项目。）

2. 在调查中添加可能与调查中其他项目相关的项目（例如，添加一个项目，内容是“我经常觉得在这家餐厅花的钱花得值）。如果您选择此选项，请小心不要在调查中已有的项目中添加多余的项目。

其他资源

以下教程解释了如何使用不同的统计软件计算 Cronbach’s alpha：

如何在 Excel 中计算克朗巴赫 Alpha
如何在 R 中计算 Cronbach’s alpha
如何用 Python 计算 Cronbach’s Alpha
如何在 SAS 中计算 Cronbach’s Alpha