วิธีการคำนวณอัลฟ่าของครอนบาคใน sas (พร้อมตัวอย่าง)


Chronbach’s Alpha เป็นวิธีการวัด ความสอดคล้องภายใน ของแบบสอบถามหรือแบบสำรวจ

อัลฟ่าของ Cronbach มีตั้งแต่ 0 ถึง 1 โดยค่าที่สูงกว่าบ่งชี้ว่าแบบสำรวจหรือแบบสอบถามมีความน่าเชื่อถือมากกว่า

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีคำนวณอัลฟ่าของ Cronbach สำหรับชุดข้อมูลใน SAS

ตัวอย่าง: วิธีคำนวณอัลฟ่าของครอนบาคใน SAS

สมมติว่าผู้จัดการร้านอาหารต้องการวัดความพึงพอใจโดยรวมของลูกค้า เธอจึงส่งแบบสำรวจไปยังลูกค้า 10 รายที่สามารถให้คะแนนร้านอาหารตามระดับ 1 ถึง 3 สำหรับหมวดหมู่ต่างๆ

เราสามารถใช้โค้ดต่อไปนี้เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่มีการตอบแบบสำรวจใน SAS:

 /*create dataset*/
data survey_data;
    input Question1 Question2 Question3;
    datalines ;
1 1 1
2 1 1
2 1 2
3 2 1
2 3 2
2 3 3
3 2 3
3 3 3
2 3 2
3 3 3
;
run;

/*view dataset*/
proc print data =survey_data; 

เราสามารถใช้ฟังก์ชัน proc corr เพื่อคำนวณอัลฟ่าของครอนบาค:

 /*calculate Cronbach's Alpha*/
proc corr data =survey_data alpha ;
    var Question1-Question3;
run ; 

ตารางผลลัพธ์ให้ข้อมูลมากมายแก่เรา แต่ค่าหลักที่เราสนใจคือค่า ดิบ ในตารางชื่อ Cronbach Coefficient Alpha

จากตารางนี้เราจะเห็นว่าอัลฟ่าของครอนบาคกลายเป็น 0.773

ตารางต่อไปนี้อธิบายวิธีการตีความค่าต่าง ๆ ของ Alpha ของ Cronbach โดยทั่วไป:

อัลฟ่าของครอนบาค ความสอดคล้องภายใน
0.9 ≤ α ยอดเยี่ยม
0.8 ≤α < 0.9 ดี
0.7 ≤α < 0.8 ยอมรับได้
0.6 ≤α < 0.7 น่าสงสัย
0.5 ≤α < 0.6 ยากจน
α < 0.5 ยอมรับไม่ได้

เนื่องจากเราคำนวณอัลฟาของครอนบาคเป็น 0.773 เราจะบอกว่าความสอดคล้องภายในของแบบสำรวจนี้ “ยอมรับได้”

โบนัส: คุณสามารถใช้เครื่องคิดเลข Cronbach Alpha เพื่อค้นหา Cronbach Alpha สำหรับชุดข้อมูลที่กำหนดได้

เพิ่มความคิดเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *