Comment calculer l’alpha de Cronbach en Python

L’Alpha de Chronbach est un moyen de mesurer la cohérence interne d’un questionnaire ou d’une enquête.

L’alpha de Cronbach se situe entre 0 et 1, les valeurs plus élevées indiquant que l’enquête ou le questionnaire est plus fiable.

L’exemple suivant montre comment calculer l’Alpha de Cronbach en Python.

Exemple : calcul de l’alpha de Cronbach en Python

Supposons qu’une gérante de restaurant souhaite mesurer la satisfaction globale des clients et qu’elle envoie donc une enquête à 10 clients qui peuvent évaluer le restaurant sur une échelle de 1 à 3 pour différentes catégories.

Le DataFrame pandas suivant montre les résultats de l’enquête :

import pandas as pd

#enter survey responses as a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Q1': [1, 2, 2, 3, 2, 2, 3, 3, 2, 3],
                   'Q2': [1, 1, 1, 2, 3, 3, 2, 3, 3, 3],
                   'Q3': [1, 1, 2, 1, 2, 3, 3, 3, 2, 3]})

#view DataFrame
df

        Q1	Q2	Q3
0	1	1	1
1	2	1	1
2	2	1	2
3	3	2	1
4	2	3	2
5	2	3	3
6	3	2	3
7	3	3	3
8	2	3	2
9	3	3	3

Pour calculer l’Alpha de Cronbach pour les réponses à l’enquête, nous pouvons utiliser la fonction cronbach_alpha() de la bibliothèque pingouin .

Tout d’abord, nous allons installer la bibliothèque pingouin :

pip install pingouin

Ensuite, nous utiliserons la fonction cronbach_alpha() pour calculer l’Alpha de Cronbach :

import pingouin as pg

pg.cronbach_alpha(data=df)

(0.7734375, array([0.336, 0.939]))

L’Alpha de Cronbach s’avère être de 0,773 .

L’intervalle de confiance à 95 % pour l’Alpha de Cronbach est également donné : [.336, .939] .

Remarque : Cet intervalle de confiance est extrêmement large en raison de la petite taille de notre échantillon. En pratique, il est recommandé d’utiliser une taille d’échantillon d’au moins 20. Nous avons utilisé ici une taille d’échantillon de 10 par souci de simplicité.

L’intervalle de confiance par défaut est de 95 %, mais nous pouvons spécifier un niveau de confiance différent en utilisant l’argument ci :

import pingouin as pg

#calculate Cronbach's Alpha and corresponding 99% confidence interval
pg.cronbach_alpha(data=df, ci=.99)

(0.7734375, array([0.062, 0.962]))

La valeur de l’Alpha de Cronbach reste la même, mais l’intervalle de confiance est beaucoup plus large puisque nous avons utilisé un niveau de confiance plus élevé.

Le tableau suivant décrit comment les différentes valeurs de l’Alpha de Cronbach sont généralement interprétées :

Puisque nous avons calculé l’alpha de Cronbach à 0,773 , nous dirions que la cohérence interne de cette enquête est « Acceptable ».

Bonus : n’hésitez pas à utiliser ce calculateur Alpha de Cronbach pour trouver l’Alpha de Cronbach pour un ensemble de données donné.