Een eenvoudige verklaring van interne consistentie

Interne consistentie heeft betrekking op de mate waarin een enquête, vragenlijst of test daadwerkelijk meet wat u wilt dat deze meet. Hoe hoger de interne consistentie, hoe zekerder u kunt zijn dat uw enquête betrouwbaar is.

De meest gebruikelijke manier om de interne consistentie te meten is door gebruik te maken van een statistiek die bekend staat als Cronbach’s Alpha , die paarsgewijze correlaties berekent tussen items in een enquête.

De waarde van Cronbach’s Alpha kan variëren tussen negatief oneindig en één.

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

Vervolgens zullen we een voorbeeld bekijken om een intuïtief inzicht te geven in de interne consistentie.

Gerelateerd: Cronbach’s Alpha rapporteren (met voorbeelden)

Een voorbeeld

Laten we zeggen dat een restaurantmanager de algehele klanttevredenheid wil meten, dus stuurt ze een enquête met de volgende vragen die klanten kunnen beantwoorden: helemaal mee oneens, mee oneens, neutraal, mee eens of helemaal mee eens. overeenkomst .

1. Ik was tevreden met mijn ervaring.

2. Ik zou uw restaurant aanbevelen aan mijn familie en vrienden.

3. Ik zou op een bepaald moment in de toekomst terugkeren naar dit restaurant.

Elk van deze vragen meet de klanttevredenheid iets anders, maar een bepaalde klant moet elke enquêtevraag met ongeveer hetzelfde antwoord beantwoorden.

Een klant die zeer tevreden is met zijn of haar ervaring, zal het restaurant bijvoorbeeld zeer waarschijnlijk aanbevelen aan familie en vrienden en ook zeer waarschijnlijk op een bepaald moment in de toekomst naar het restaurant terugkeren.

Voor dit onderzoek zou de interne consistentie (zoals gemeten door Cronbach’s Alpha) vrij hoog moeten zijn, wat erop zou wijzen dat de onderzoeksitems daadwerkelijk meten wat we willen dat ze meten.

Maar bedenk eens of de volgende vraag aan de enquête is toegevoegd:

4. Ik ben een honkbalfan.

Omdat deze vraag geen verband houdt met de algehele klanttevredenheid, zou dit waarschijnlijk de interne consistentie van het onderzoek verminderen.

Of overweeg in plaats daarvan of vraag 3 als volgt zou worden geherformuleerd:

3. Ik zou dit restaurant waarschijnlijk (niet zeker, maar misschien zeer waarschijnlijk) in de nabije toekomst bezoeken, onder de juiste omstandigheden, als ik in de juiste stemming was.

Omdat de formulering van deze vraag zo verwarrend en onduidelijk is, is het mogelijk dat verschillende klanten deze verschillend interpreteren en dus verschillende antwoorden geven. Dit zou waarschijnlijk resulteren in minder interne consistentie.

Wat te doen als de interne consistentie laag is

Als de interne consistentie (zoals gemeten door Cronbach’s Alpha) laag is voor een bepaalde enquête, kunt u deze mogelijk op twee manieren vergroten:

1. Verwijder enquête-items die een lage correlatie hebben met andere enquête-items (verwijder bijvoorbeeld het item met de tekst ‚Ik ben een honkbalfan‘.)

2. Voeg items toe aan de enquête die kunnen correleren met andere items in de enquête (bijvoorbeeld door een item toe te voegen dat zegt: „Ik heb vaak het gevoel dat het geld dat in dit restaurant wordt uitgegeven goed besteed is). Als u voor deze optie kiest, wees dan voorzichtig om geen overbodige items toe te voegen aan items die al in de enquête voorkomen.

Aanvullende bronnen

In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u de Cronbach’s alpha kunt berekenen met behulp van verschillende statistische software:

Hoe Cronbach’s Alpha in Excel te berekenen
Hoe Cronbach’s alpha in R te berekenen
Hoe Cronbach’s Alpha in Python te berekenen
Hoe Cronbach’s Alpha in SAS te berekenen