Cronbach의 알파(α): 그것이 무엇이며 통계에서 어떻게 사용됩니까?

사이코메트리는 일련의 방법, 기술 및 이론을 통해 인간 정신의 심리적 변수를 측정하고 정량화하는 분야입니다. 이 분야에 속하는 크론바흐 알파(α), 측정 척도 또는 테스트의 신뢰성을 측정하는 데 사용되는 계수.

신뢰성은 테스트에서 측정 오류가 없거나 측정의 정밀도로 광범위하게 정의될 수 있지만 여러 정의가 있는 개념입니다.

이 기사에서 우리는 Cronbach's Alpha의 가장 관련성이 높은 특성과 그 용도 및 응용, 통계에서 어떻게 사용되는지에 대해 배울 것입니다.

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Cronbach의 알파: 특성

Cronbach의 알파(α로 표시) 1951년에 이 계수를 이렇게 명명한 Lee Joseph Cronbach의 이름을 따서 명명되었습니다..

엘제이 Cronbach는 심리 측정 분야의 연구로 유명해진 미국 심리학자입니다. 그러나 이 계수의 기원은 Hoyt와 Guttman의 연구에서 찾을 수 있습니다.

이 계수는 다음으로 구성됩니다. 척도의 일부인 변수 간의 상관 관계의 평균, 그리고 두 가지 방법으로 계산할 수 있습니다. 분산(Cronbach's Alpha) 또는 항목의 상관 관계(표준화된 Cronbach's Alpha).

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신뢰성의 유형

측정기의 신뢰성에는 여러 정의 또는 "하위 유형"이 있으며, 더 나아가 이를 판별하는 다양한 방법도 있습니다. 이러한 신뢰도 하위 유형은 3입니다., 요약하면 이것이 그 특징입니다.

1. 내적 일관성

내적 일관성으로서의 신뢰성입니다. 이를 계산하기 위해 테스트의 내부 일관성을 나타내는 Cronbach's Alpha가 사용됩니다. 모든 테스트 항목이 서로 공변하는 정도.

2. 등가

이는 두 테스트가 동등하거나 "동일"함을 의미합니다. 이러한 유형의 신뢰도를 계산하기 위해 병렬 또는 등가 형식이라고 하는 2맵 방법이 사용됩니다. 두 가지 테스트가 동시에 적용됩니다.. 즉, 원래 시험(X)과 동등하게 특별히 설계된 시험(X')이다.

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3. 안정

신뢰성은 측정의 안정성으로 이해될 수도 있습니다. 이를 계산하기 위해 두 가지 적용 방법도 사용됩니다. 이 경우 시험 재시험. 원래 테스트(X)를 적용하고, 유형이 경과한 후 동일한 테스트(X)를 적용하는 것으로 구성됩니다.

4. 기타

2와 3을 포함하는 신뢰도의 또 다른 "하위 유형"은 대체 형식으로 테스트-재테스트에서 계산된 것입니다. 즉, (X) 테스트가 적용되고 일정 기간이 경과한 후 테스트가 다시 적용됩니다(이번에는 테스트의 대체 형식인 X').

신뢰도 계수의 계산

따라서 우리는 테스트 또는 측정 장비의 신뢰성이 측정을 수행하는 정밀도를 설정하려고 시도하는 방법을 보았습니다. 에 관한 것입니다 측정오차와 밀접하게 관련된 개념, 신뢰도가 높을수록 측정 오류가 적습니다.

신뢰성은 모든 측정 기기의 끊임없는 주제입니다. 그의 연구는 일반적으로 모든 측정 도구와 특히 테스트를 측정하는 정밀도를 확립하려고 노력합니다. 테스트의 신뢰성이 높을수록 더 정확하게 측정하므로 측정 오류가 줄어듭니다.

Cronbach's Alpha는 신뢰도 계수를 계산하는 방법으로, 신뢰성을 내부 일관성으로 식별. 다른 항목으로 얻은 부분 측정이 어느 정도인지 분석하기 때문에 그렇게 명명되었습니다. 서로 "일관된" 것으로 측정할 수 있는 항목의 가능한 우주를 나타냅니다. 구성하다.

언제 사용합니까?

Cronbach의 알파 계수는 테스트의 둘 이상의 부분(예: 전반부 및 후반부; 짝수 및 홀수 항목) 또는 다른 신뢰성 "하위 유형"을 알고 싶을 때(예: 테스트-재테스트와 같은 두 가지 적용 방법을 기반으로 함).

한편, 이분법적으로 가치가 있는 항목으로 작업하는 경우, Kuder-Richardson 공식(KR -20 및 KR -21)이 사용됩니다. 항목의 난이도 지수가 다른 경우 공식 KR –20이 사용됩니다. 난이도 지수가 같은 경우 KR -21을 사용합니다.

주요 통계 프로그램에는 이미 적용할 수 있는 옵션이 있다는 점을 고려해야 합니다. 이 테스트는 자동으로 수행되므로 해당 테스트의 수학적 세부 사항을 알 필요가 없습니다. 앱. 그러나 논리를 아는 것은 그것이 제공하는 결과를 해석할 때 한계를 고려하는 데 유용합니다.

해석

Cronbach의 알파 계수 범위는 0에서 1 사이입니다. 1에 가까울수록 항목 간의 일관성이 높아집니다. (그 반대). 반면에 테스트가 길수록 알파(α)가 커진다는 점을 고려해야 합니다.

물론, 이 테스트는 수행된 통계 분석의 품질이나 작업한 데이터의 품질을 절대적인 방법으로 알 수 없습니다.

참고 문헌:

바르베로, M.I. (2010). 심리 측정(이론, 형식 및 해결된 문제). 마드리드: 산츠와 토레스.
마르티네즈, M.A. 헤르난데스, M.J. 에르난데스, M.V. (2014). 사이코메트리. 마드리드: 얼라이언스.
산티스테반, C. (2009). 사이코메트리의 원리. 마드리드: 합성.