如何在 r 中计算 cronbach's alpha(附示例)


Chronbach’s Alpha是一种衡量问卷或调查内部一致性的方法。

Cronbach’s alpha 的范围为 0 到 1,值越高表明调查或问卷越可靠。

计算 Cronbach Alpha 的最简单方法是使用ltm包中的cronbach.alpha()函数。

本教程提供了使用此功能的实际示例。

示例:如何在 R 中计算 Cronbach’s alpha

假设一家餐厅经理想要衡量总体客户满意度,因此她向 10 名客户发送了一份调查问卷,这些客户可以针对不同类别按照 1 到 3 的等级对餐厅进行评分。

我们可以使用以下代码来计算调查响应的 Cronbach’s alpha:

 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

Cronbach 的 Alpha 值为0.773

请注意,我们还可以指定CI=True来返回 Cronbach Alpha 的 95% 置信区间:

 #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 

我们可以看到 Cronbach’s Alpha 的 95% 置信区间为[.053, .930]

注意:由于我们的样本量较小,此置信区间非常宽。在实践中,建议使用至少 20 个样本。为简单起见,我们在此使用 10 个样本。

下表描述了一般如何解释 Cronbach’s Alpha 的不同值:

克朗巴赫阿尔法 内部一致性
0.9≤α 出色的
0.8≤α<0.9 好的
0.7≤α<0.8 可以接受
0.6≤α<0.7 可疑的
0.5≤α<0.6 贫穷的
α<0.5 不可接受

由于我们计算出的 Cronbach’s alpha 值为0.773 ,因此我们可以说本次调查的内部一致性为“可接受”。

奖励:随意使用这个 Cronbach Alpha 计算器来查找给定数据集的 Cronbach Alpha。

添加评论

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注