İç tutarlılığın basit bir açıklaması
İç tutarlılık, bir anketin, soru formunun veya testin gerçekte ölçmek istediğiniz şeyi ne ölçüde ölçtüğü anlamına gelir. İç tutarlılık ne kadar yüksek olursa anketinizin güvenilir olduğundan o kadar emin olabilirsiniz.
İç tutarlılığı ölçmenin en yaygın yolu, bir anketteki öğeler arasındaki ikili korelasyonları hesaplayan, Cronbach Alfa olarak bilinen bir istatistiği kullanmaktır.
Cronbach Alfa’nın değeri negatif sonsuzluk ile bir arasında değişebilir.
Aşağıdaki tabloda Cronbach Alfa’nın farklı değerlerinin genel olarak nasıl yorumlandığı açıklanmaktadır:
| Cronbach’ın Alfası | İç tutarlılık |
|---|---|
| 0,9 ≤ α | Harika |
| 0,8 ≤α < 0,9 | İYİ |
| 0,7 ≤α < 0,8 | Kabul edilebilir |
| 0,6 ≤α < 0,7 | Şüpheli |
| 0,5 ≤α < 0,6 | Fakir |
| a < 0,5 | Kabul edilemez |
Daha sonra iç tutarlılığın sezgisel olarak anlaşılmasını sağlamak için bir örneği inceleyeceğiz.
İlgili: Cronbach’s Alpha Nasıl Bildirilir (Örneklerle)
Bir örnek
Diyelim ki bir restoran müdürü genel müşteri memnuniyetini ölçmek istiyor ve müşterilerin yanıtlayabileceği şu soruları içeren bir anket gönderiyor: Kesinlikle katılmıyorum, katılmıyorum, tarafsızım, katılıyorum veya kesinlikle katılıyorum. anlaşma .
1. Deneyimlerimden memnun kaldım.
2. Restoranınızı aileme ve arkadaşlarıma tavsiye ederim.
3. Gelecekte bir noktada bu restorana döneceğim.
Bu soruların her biri müşteri memnuniyetini biraz farklı şekilde ölçer, ancak belirli bir müşterinin her anket sorusunu kabaca aynı yanıtla yanıtlaması gerekir.
Örneğin, deneyiminden çok memnun olan bir müşterinin, restoranı ailesine ve arkadaşlarına tavsiye etme olasılığı da çok yüksek olmalı ve ayrıca gelecekte bir noktada restorana geri dönme olasılığı da çok yüksek olmalıdır.
Bu anket için iç tutarlılığın (Cronbach Alfası ile ölçülen) oldukça yüksek olması gerekir; bu da anket maddelerinin gerçekte bizim ölçmelerini istediğimiz şeyi ölçtüğünü gösterir.
Ancak ankete aşağıdaki sorunun eklenip eklenmediğini düşünün:
4. Ben bir beyzbol hayranıyım.
Bu sorunun genel müşteri memnuniyetiyle ilgisi olmadığından anketin iç tutarlılığını azaltması muhtemeldir.
Veya bunun yerine 3. sorunun şu şekilde yeniden ifade edilip edilmediğini düşünün:
3. Doğru ruh halinde olsaydım, doğru koşullar altında, yakın gelecekte muhtemelen (kesinlikle değil ama belki çok büyük olasılıkla) bu restoranı ziyaret ederdim.
Bu sorunun ifadesi çok kafa karıştırıcı ve belirsiz olduğundan, farklı müşterilerin soruyu farklı yorumlayıp farklı cevaplar vermesi mümkündür. Bu muhtemelen daha az iç tutarlılığa yol açacaktır.
İç tutarlılık düşükse ne yapılmalı
Belirli bir anket için iç tutarlılık (Cronbach Alfası ile ölçülen) düşükse, bunu potansiyel olarak iki şekilde artırabilirsiniz:
1. Diğer anket öğeleriyle düşük korelasyona sahip anket öğelerini kaldırın (örneğin, “Ben bir beyzbol hayranıyım” yazan öğeyi kaldırmak).
2. Anketteki diğer öğelerle ilişkili olabilecek öğeleri ankete ekleyin (örneğin, “Bu restoranda harcanan paranın iyi harcanmış para olduğunu düşünüyorum” diyen bir öğe eklemek). Bu seçeneği tercih ederseniz dikkatli olun. Halihazırda ankette bulunan öğelere gereksiz öğeler eklememek.
Ek kaynaklar
Aşağıdaki eğitimlerde farklı istatistiksel yazılımlar kullanılarak Cronbach alfanın nasıl hesaplanacağı açıklanmaktadır:
Excel’de Cronbach’ın Alfa’sı Nasıl Hesaplanır?
R’de Cronbach alfa nasıl hesaplanır
Python’da Cronbach Alfası Nasıl Hesaplanır?
SAS’ta Cronbach’s Alpha nasıl hesaplanır?
yazar hakkında
Dr.benjamin anderson
Merhaba, ben Benjamin, emekli bir istatistik profesörü ve Statorials öğretmenine dönüştüm. İstatistik alanındaki kapsamlı deneyimim ve uzmanlığımla, öğrencilerimi Statorials aracılığıyla güçlendirmek için bilgilerimi paylaşmaya can atıyorum. Daha fazlasını bil