So berechnen sie cronbachs alpha in python

Chronbachs Alpha ist eine Möglichkeit, die interne Konsistenz eines Fragebogens oder einer Umfrage zu messen.

Cronbachs Alpha reicht von 0 bis 1, wobei höhere Werte darauf hinweisen, dass die Umfrage oder der Fragebogen zuverlässiger ist.

Das folgende Beispiel zeigt, wie Cronbachs Alpha in Python berechnet wird.

Beispiel: Berechnung von Cronbachs Alpha in Python

Angenommen, eine Restaurantleiterin möchte die allgemeine Kundenzufriedenheit messen und sendet daher eine Umfrage an 10 Kunden, die das Restaurant auf einer Skala von 1 bis 3 für verschiedene Kategorien bewerten können.

Der folgende Pandas DataFrame zeigt die Umfrageergebnisse:

 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

Um Cronbachs Alpha für Umfrageantworten zu berechnen, können wir die Funktion cronbach_alpha() aus der Penguin- Bibliothek verwenden.

Zuerst installieren wir die Pinguin-Bibliothek:

 pip install penguin

Als nächstes verwenden wir die Funktion cronbach_alpha() , um Cronbachs Alpha zu berechnen:

 import penguin as pg

pg. cronbach_alpha (data=df)

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

Cronbachs Alpha beträgt 0,773 .

Das 95 %-Konfidenzintervall für Cronbachs Alpha ist ebenfalls angegeben: [.336, .939] .

Hinweis: Dieses Konfidenzintervall ist aufgrund unserer kleinen Stichprobengröße extrem breit. In der Praxis wird empfohlen, eine Stichprobengröße von mindestens 20 zu verwenden. Der Einfachheit halber haben wir hier eine Stichprobengröße von 10 verwendet.

Das standardmäßige Konfidenzintervall beträgt 95 %, wir können jedoch mit dem folgenden Argument ein anderes Konfidenzniveau angeben:

 import penguin 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]))

Der Wert von Cronbachs Alpha bleibt gleich, aber das Konfidenzintervall ist viel breiter, da wir ein höheres Konfidenzniveau verwendet haben.

Die folgende Tabelle beschreibt, wie die verschiedenen Werte von Cronbachs Alpha allgemein interpretiert werden:

Da wir Cronbachs Alpha auf 0,773 berechnet haben, würden wir sagen, dass die interne Konsistenz dieser Umfrage „akzeptabel“ ist.

Bonus: Fühlen Sie sich frei, diesen Cronbach-Alpha-Rechner zu verwenden, um das Cronbach-Alpha für einen bestimmten Datensatz zu ermitteln.