クロンバックのアルファを報告する方法 (例付き)

クロンバックのアルファは、アンケートや調査の内部一貫性を測定する方法です。

クロンバックのアルファの範囲は 0 から 1 で、値が大きいほど調査またはアンケートの信頼性が高いことを示します。

最終レポートで Cronbach Alpha 値をレポートする場合は、次の 2 つの値を含める必要があります。

• サブスケールで使用されるアイテムの数。
• クロンバックのアルファの値。

次の例は、さまざまな状況でクロンバックのアルファをレポートする方法を示しています。

例 1: サブスケールのクロンバックのアルファの宣言

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します。彼女は 200 人の顧客にアンケートを送信し、12 の異なるカテゴリについて 1 から 5 のスケールでレストランを評価してもらうことにしました。

調査結果を受け取ると、クロンバックのアルファ値が 0.84 であることがわかりました。

彼女が正式な記事でクロンバックのアルファをどのように報告するかは次のとおりです。

満足度アンケートは 200 人の顧客に送信されました。調査は 12 項目で構成され、調査のクロンバックのアルファ値は α = 0.84 でした。

例 2: 複数のサブスケールのクロンバックのアルファをレポートする

会社の人事マネージャーが、会社の全従業員 500 人に 3 部構成のアンケートを送信するとします。

調査結果を受け取ると、彼女は 3 つのサブスケールのクロンバックのアルファ値を計算します。

彼女が正式な記事でクロンバックのアルファの価値を報告する方法は次のとおりです。

3 部構成のアンケートが 500 人の従業員に送信されました。協調性サブスケールには 10 項目 (α = 0.65)、リーダーシップサブスケールには 12 項目 (α = 0.82)、総合満足サブスケールには 14 項目 (α = 0.88) が含まれていました。

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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。

特定のスケールまたは調査のクロンバックのアルファ値を報告する場合、この表を参照して、その値が少なくとも「許容可能」とみなされるかどうかを判断できます。

追加リソース

クロンバックアルファ計算機
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