Альфа Кронбаха

Показывает внутреннюю согласованность характеристик, описывающих объект.

Часто применяется в психологии для проверки надежности психологического теста. Обычно обозначается греческой буквой α (альфа). Рассчитывается по формуле: α = N * r / (1 + r * (N - 1)). Здесь N – количество исследуемых компонентов, r – средний коэффициент корреляции между компонентами.

Вычисление альфы Кронбаха довольно трудоемкое занятие, поэтому в наше время ее вычисляют специализированные статистические программы (например, SPSS). В программу заносится матрица результатов (обычно это матрица результатов по одному тесту): одна строка обозначает одного человека (один «случай»), один столбец обозначает один вопрос теста с результатами по каждому человеку. Программа высчитывает коэффициенты корреляции между вопросами, потом находит среднюю и по формуле высчитывается альфа Кронбаха.

Интерпретация альфы Кронбаха:

[0,9; 1] Очень хорошее.

[0,8; 0,9) Хорошее.

[0,7; 0,8) Достаточное.

[0,6; 0,7] Сомнительное.

[0,5; 0,6) Плохое.

(0; 0,5) Недостаточное.

Пользоваться альфой Кронбаха надо с некоторой оглядкой. Предположим, некто разработал не очень удачный тест, в котором задания между собой плохо коррелируют. Допустим, среднее r = 0,1. При количестве заданий N = 10 альфа будет равна 0,53. Интерпретация – «плохое». Скорее всего, низкое среднее r связано с тем, что задания плохо продуманы. Надо бы проработать их качество. Но наш разработчик пошел другим путем – он повысил количество плохих заданий до 100. Альфа стала теперь 0,92. Вердикт – «очень хорошее». Тест плохой, потому что состоит из плохих заданий, но его альфа Кронбаха большая.

Пожалуй, просто среднее r более информативно для разработчика теста, нежели альфа Кронбаха.

 


См. также

Математическая статистика

 


Рейтинг@Mail.ru    RSS RSS    azps@azps.ru