{"id":2084,"date":"2023-07-23T18:40:34","date_gmt":"2023-07-23T18:40:34","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/cronbachs-alfa-em-python\/"},"modified":"2023-07-23T18:40:34","modified_gmt":"2023-07-23T18:40:34","slug":"cronbachs-alfa-em-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/cronbachs-alfa-em-python\/","title":{"rendered":"Como calcular o alfa de cronbach em python"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

O Alfa de Chronbach<\/strong> \u00e9 uma forma de medir a consist\u00eancia interna<\/a> de um question\u00e1rio ou pesquisa.<\/span><\/p>\n

O alfa de Cronbach varia de 0 a 1, sendo que valores mais altos indicam que a pesquisa ou question\u00e1rio \u00e9 mais confi\u00e1vel.<\/span><\/p>\n

O exemplo a seguir mostra como calcular o Alfa de Cronbach em Python.<\/span><\/p>\n

Exemplo: calculando o alfa de Cronbach em Python<\/strong><\/span><\/h3>\n

Digamos que um gerente de restaurante queira medir a satisfa\u00e7\u00e3o geral do cliente, ent\u00e3o ela envia uma pesquisa para 10 clientes que podem avaliar o restaurante em uma escala de 1 a 3 para diferentes categorias.<\/span><\/p>\n

O seguinte DataFrame do pandas mostra os resultados da pesquisa:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#enter survey responses as a DataFrame\n<\/span><\/span><\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' Q1<\/span> ': [1, 2, 2, 3, 2, 2, 3, 3, 2, 3],\n                   ' Q2<\/span> ': [1, 1, 1, 2, 3, 3, 2, 3, 3, 3],\n                   ' Q3<\/span> ': [1, 1, 2, 1, 2, 3, 3, 3, 2, 3]})\n\n<\/span>#view DataFrame\n<\/span>df\n\n<\/span>Q1 Q2 Q3\n0 1 1 1\n1 2 1 1\n2 2 1 2\n3 3 2 1\n4 2 3 2\n5 2 3 3\n6 3 2 3\n7 3 3 3\n8 2 3 2\n9 3 3 3<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n
 Para calcular o Alfa de Cronbach para respostas de pesquisas, podemos usar a fun\u00e7\u00e3o cronbach_alpha()<\/strong> da biblioteca penguin<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Primeiro, instalaremos a biblioteca pinguim:<\/span><\/p>\n
 pip<\/span> install penguin<\/span><\/span><\/span>\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 A seguir, usaremos a fun\u00e7\u00e3o cronbach_alpha()<\/strong> para calcular o Alfa de Cronbach:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> penguin as<\/span> pg\n\npg. cronbach_alpha<\/span> (data=df)\n\n(0.7734375, array([0.336, 0.939]))<\/strong><\/span><\/pre>\n
 O Alfa de Cronbach \u00e9 0,773<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 O intervalo de confian\u00e7a de 95% para o Alfa de Cronbach tamb\u00e9m \u00e9 fornecido: [.336, .939]<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Nota:<\/strong> Este intervalo de confian\u00e7a \u00e9 extremamente amplo devido ao pequeno tamanho da nossa amostra. Na pr\u00e1tica, recomenda-se usar um tamanho de amostra de pelo menos 20. Usamos aqui um tamanho de amostra de 10 para simplificar.<\/span><\/em><\/p>\n
 O intervalo de confian\u00e7a padr\u00e3o \u00e9 95%, mas podemos especificar um n\u00edvel de confian\u00e7a diferente usando o seguinte<\/strong> argumento:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> penguin as<\/span> pg\n\n#calculate Cronbach's Alpha and corresponding 99% confidence interval\n<\/span>pg. cronbach_alpha<\/span> (data=df, ci= .99<\/span> )\n\n(0.7734375, array([0.062, 0.962]))<\/strong><\/span><\/pre>\n
 O valor do Alfa de Cronbach permanece o mesmo, mas o intervalo de confian\u00e7a \u00e9 muito mais amplo, uma vez que utilizamos um n\u00edvel de confian\u00e7a mais elevado.<\/span><\/p>\n
 A tabela a seguir descreve como os diferentes valores do Alfa de Cronbach s\u00e3o geralmente interpretados:<\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
 Alfa de Cronbach<\/span><\/strong><\/th>\n Consist\u00eancia interna<\/span><\/strong><\/th>\n<\/tr>\n
 0,9 \u2264 \u03b1<\/span><\/td>\n Excelente<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
 0,8 \u2264\u03b1 < 0,9<\/span><\/td>\n BOM<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
 0,7 \u2264\u03b1 < 0,8<\/span><\/td>\n Aceit\u00e1vel<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
 0,6 \u2264\u03b1 < 0,7<\/span><\/td>\n Question\u00e1vel<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
 0,5 \u2264\u03b1 < 0,6<\/span><\/td>\n Pobre<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
 \u03b1 < 0,5<\/span><\/td>\n Inaceit\u00e1vel<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n
 Como calculamos o alfa de Cronbach em 0,773<\/strong> , dir\u00edamos que a consist\u00eancia interna desta pesquisa \u00e9 \u201cAceit\u00e1vel\u201d.<\/span><\/p>\n
 B\u00f4nus:<\/strong> sinta-se \u00e0 vontade para usar esta calculadora Alfa de Cronbach para encontrar o Alfa de Cronbach para um determinado conjunto de dados.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
O Alfa de Chronbach \u00e9 uma forma de medir a consist\u00eancia interna de um question\u00e1rio ou pesquisa. O alfa de Cronbach varia de 0 a 1, sendo que valores mais altos indicam que a pesquisa ou question\u00e1rio \u00e9 mais confi\u00e1vel. O exemplo a seguir mostra como calcular o Alfa de Cronbach em Python. 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