Hoe cronbach's alpha in python te berekenen

Chronbach’s Alpha is een manier om de interne consistentie van een vragenlijst of enquête te meten.

De Cronbach’s alpha varieert van 0 tot 1, waarbij hogere waarden aangeven dat de enquête of vragenlijst betrouwbaarder is.

Het volgende voorbeeld laat zien hoe je Cronbach’s Alpha in Python kunt berekenen.

Voorbeeld: Cronbach’s alpha berekenen in Python

Laten we zeggen dat een restaurantmanager de algehele klanttevredenheid wil meten, dus stuurt ze een enquête naar tien klanten die het restaurant kunnen beoordelen op een schaal van 1 tot 3 voor verschillende categorieën.

De volgende panda’s DataFrame toont de onderzoeksresultaten:

 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

Om de Cronbach’s Alpha voor enquêtereacties te berekenen, kunnen we de functie cronbach_alpha() uit de pinguïnbibliotheek gebruiken.

Eerst zullen we de pinguïnbibliotheek installeren:

 pip install penguin

Vervolgens zullen we de functie cronbach_alpha() gebruiken om de Cronbach’s Alpha te berekenen:

 import penguin as pg

pg. cronbach_alpha (data=df)

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

Cronbach’s Alpha blijkt 0,773 te zijn.

Het 95% betrouwbaarheidsinterval voor Cronbach’s Alpha wordt ook gegeven: [.336, .939] .

Opmerking: Dit betrouwbaarheidsinterval is extreem breed vanwege onze kleine steekproefomvang. In de praktijk wordt aanbevolen om een steekproefomvang van minimaal 20 te hanteren. Voor de eenvoud hebben wij hier een steekproefomvang van 10 gehanteerd.

Het standaardbetrouwbaarheidsinterval is 95%, maar we kunnen een ander betrouwbaarheidsniveau opgeven met behulp van het volgende argument:

 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]))

De waarde van Cronbach’s Alpha blijft hetzelfde, maar het betrouwbaarheidsinterval is veel breder omdat we een hoger betrouwbaarheidsniveau hebben gebruikt.

De volgende tabel beschrijft hoe de verschillende waarden van Cronbach’s Alpha in het algemeen worden geïnterpreteerd:

Omdat we de Cronbach’s alpha op 0,773 hebben berekend, zouden we kunnen zeggen dat de interne consistentie van dit onderzoek ‚aanvaardbaar‘ is.

Bonus: voel je vrij om deze Cronbach Alpha-calculator te gebruiken om de Cronbach Alpha voor een bepaalde dataset te vinden.