内部一貫性の簡単な説明

内部一貫性とは、調査、アンケート、またはテストが測定したいものを実際に測定する程度を指します。内部一貫性が高いほど、調査が信頼できるものであると確信できます。

内部一貫性を測定する最も一般的な方法は、調査内の項目間のペアごとの相関を計算する、クロンバックのアルファとして知られる統計を使用することです。

クロンバックのアルファ値は、負の無限大から 1 の間で変化します。

次の表は、クロンバックのアルファのさまざまな値が一般的にどのように解釈されるかを示しています。

次に、内部一貫性を直感的に理解できるように例を検討します。

関連: クロンバックのアルファを報告する方法 (例付き)

例

レストランのマネージャーが全体的な顧客満足度を測定したいと考え、顧客が回答できる次の質問を含むアンケートを送信したとします。 「強く反対する」、「反対する」、「どちらでもない」、「同意する」、または「強く同意する」。合意に達します。

1.私は自分の経験に満足しました。

2.あなたのレストランを家族や友人に勧めます。

3.将来のある時点で、このレストランに戻るつもりです。

これらの質問はそれぞれ、顧客満足度の測定方法が若干異なりますが、特定の顧客は各アンケートの質問にほぼ同じ答えを返す必要があります。

たとえば、自分の経験に非常に満足している顧客は、そのレストランを家族や友人に勧める可能性が高く、また将来のある時点でそのレストランに戻る可能性も非常に高いはずです。

この調査では、内部一貫性 (Cronbach’s Alpha で測定) が非常に高いはずです。これは、調査項目が測定したいものを実際に測定していることを示します。

ただし、次の質問がアンケートに追加されたかどうかを考えてみましょう。

4.私は野球ファンです。

この質問は全体的な顧客満足度とは無関係であるため、調査の内部一貫性が低下する可能性があります。

あるいは、質問 3 が次のように言い換えられるかどうかを考えてみましょう。

3.適切な状況があれば、気分がよければ、近い将来、おそらく (絶対ではありませんが、おそらく非常に可能性が高い) このレストランを訪れるでしょう。

この質問の文言は非常に混乱しており、わかりにくいため、顧客によって解釈が異なり、異なる回答が得られる可能性があります。これにより、内部一貫性が低下する可能性があります。

内部一貫性が低い場合の対処方法

特定の調査の内部一貫性 (Cronbach’s Alpha で測定) が低い場合は、次の 2 つの方法で内部一貫性を高めることができる可能性があります。

1.他の調査項目との相関が低い調査項目を削除する（例：「野球ファンです」という項目を削除する）。

2. アンケートの他の項目と相関関係がある可能性のある項目をアンケートに追加します (たとえば、「このレストランで費やしたお金は、よく使われたお金だと感じます)」という項目を追加します。このオプションを選択する場合は、注意してください。すでに調査に含まれている項目に冗長な項目を追加しないでください。

追加リソース

次のチュートリアルでは、さまざまな統計ソフトウェアを使用してクロンバックのアルファを計算する方法を説明します。

Excel でクロンバックのアルファを計算する方法
R でクロンバックのアルファを計算する方法
Python でクロンバックのアルファを計算する方法
SAS でクロンバックのアルファを計算する方法