R でクロンバックのアルファを計算する方法 (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。

クロンバックのアルファを計算する最も簡単な方法は、 ltmパッケージのcronbach.alpha()関数を使用することです。

このチュートリアルでは、この機能の実際的な使用例を示します。

例: R でクロンバックのアルファを計算する方法

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、さまざまなカテゴリーについて 1 から 3 のスケールでレストランを評価できる 10 人の顧客にアンケートを送信したとします。

次のコードを使用して、アンケート回答のクロンバックのアルファを計算できます。

 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

クロンバックのアルファは0.773であることがわかります。

CI=True を指定して、クロンバックのアルファの 95% 信頼区間を返すこともできることに注意してください。

 #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 

クロンバックのアルファの 95% 信頼区間は[.053, .930]であることがわかります。

注:サンプルサイズが小さいため、この信頼区間は非常に広くなります。実際には、少なくとも 20 のサンプル サイズを使用することが推奨されます。ここでは、簡単にするためにサンプル サイズ 10 を使用しています。

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。

クロンバックのアルファは0.773と計算されたため、この調査の内部整合性は「許容可能」であると言えます。

ボーナス:この Cronbach Alpha 計算ツールを自由に使用して、特定のデータ セットの Cronbach Alpha を見つけてください。