{"id":26160,"date":"2023-01-10T17:15:13","date_gmt":"2023-01-10T20:15:13","guid":{"rendered":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/what-is-sustainable-fuel-copy\/"},"modified":"2024-12-05T16:10:47","modified_gmt":"2024-12-05T19:10:47","slug":"cronbach-alpha","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/et\/cronbach-alpha\/","title":{"rendered":"Milline on Cronbachi alfa roll ja kuidas seda t\u00f5lgendada?"},"content":{"rendered":"

Usaldusv\u00e4\u00e4rsus on kesksel kohal, kui objektiivsete mudelite prognoositavate komponentidena kasutatakse summeeritud skaaladest saadud muutujaid. Kuna summeeritud skaalad koosnevad omavahel seotud elementidest, mis on m\u00f5eldud aluseks olevate muutujate hindamiseks, on oluline teada, kas sama elementide kogum annab samadele k\u00fcsimustele samu vastuseid, kui need uuesti koostada ja samadele vastajatele uuesti esitada.<\/p>\n\n\n\n

Muutujaid peetakse usaldusv\u00e4\u00e4rseks ainult siis, kui nad annavad p\u00fcsivaid ja usaldusv\u00e4\u00e4rseid reaktsioone mitme testi l\u00e4biviimise jooksul. <\/p>\n\n\n\n

Cronbachi alfa on meetod muutujate usaldusv\u00e4\u00e4rsuse v\u00e4ite saamiseks vajalike vastuste saamiseks. J\u00e4tkake lugemist, et saada rohkem teavet Cronbachi alfa kohta ja selle t\u00f5lgendamise kohta. <\/p>\n\n\n\n

Mis on Cronbachi alfa ja milleks seda kasutatakse?<\/h2>\n\n\n\n

Cronbachi alfa on usaldusv\u00e4\u00e4rsuse hindamise meetod, mis v\u00f5rdleb paljude m\u00f5\u00f5tevahendi moodustavate elementide vahelise \u00fchise muutuja ehk kovariantsuse suurust kogu muutuja kogusega. Kui instrument on usaldusv\u00e4\u00e4rne, siis peab k\u00f5ikide elementide vahel olema palju kovariantsust v\u00f5rreldes variatsiooniga.<\/p>\n\n\n\n

Cronbachi alfa arvutatakse k\u00f5igi v\u00f5imalike poolte vaheliste usaldusv\u00e4\u00e4rsuste keskmistamise teel. Cronbachi alfat saab arvutada enamiku praegu kasutusel olevate statistiliste tarkvaraprogrammide abil ja need on sageli kasulikud, et uurida, milliseks muutub Cronbachi alfa, kui teatud element k\u00f5rvaldatakse. Kui Cronbachi alfa suureneb m\u00e4rkimisv\u00e4\u00e4rselt p\u00e4rast elemendi eemaldamist, ei pruugi see element m\u00f5\u00f5tmisesse kuuluda.<\/p>\n\n\n\n

Mida see t\u00e4pselt t\u00e4hendab? Alustame usaldusv\u00e4\u00e4rsusest. Oletame, et inimene t\u00e4idab rahulolu-uuringu. Kui sama isik saab samad v\u00f5i v\u00f5rreldavad tulemused, kui ta teeb k\u00fcsitluse uuesti samades tingimustes, siis on teie rahulolu skoor v\u00e4ga usaldusv\u00e4\u00e4rne (konstantne). Kui aga inimene teeb rahulolu-uuringu kaks korda j\u00e4rjest, s\u00e4ilitades samasuguse t\u00f5elise rahulolu taseme, ja \u00fcks tulemus n\u00e4itab suurt rahulolu, teine aga madalat rahulolu, siis on see m\u00f5\u00f5tmine t\u00e4iesti ebausaldusv\u00e4\u00e4rne.<\/p>\n\n\n\n

Lihtsustatult \u00f6eldes pakub Cronbachi alfa lihtsat meetodit, mille abil saab kindlaks teha, kas tulemus on usaldusv\u00e4\u00e4rne v\u00f5i mitte. Seda kasutatakse ideega, et teil on palju k\u00fcsimusi, mis m\u00f5\u00f5davad sama aluseks olevat tegurit: n\u00e4iteks rahulolu-uuringu puhul v\u00f5ib teil olla kuus k\u00fcsimust, millest iga\u00fcks k\u00fcsib eraldi probleemi, kuid kui neid kombineerida, v\u00f5ib neid pidada \u00fcldise rahulolu m\u00f5\u00f5tmiseks.<\/p>\n\n\n\n

Cronbachi alfa valem<\/h3>\n\n\n\n

Cronbachi alfa arvutatakse tavaliselt statistikatarkvara abil. Kui te aga teate, kuidas seda ise arvutada, v\u00f5ib see aidata teil sellest aru saada. <\/p>\n\n\n\n

Cronbachi alfa arvutatakse j\u00e4rgmiselt.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n
\n
\"\"\/<\/figure><\/div>\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

N = on asjade arv. <\/p>\n\n\n\n

c\u0305 = t\u00e4histab elementidevahelist kovariantsust. <\/p>\n\n\n\n

v\u0305 = t\u00e4histab kirje dispersiooni.<\/p>\n\n\n\n

Cronbachi alfa arvutatakse, jagades keskmise kovariantsuse keskmise koguvariantsusega. K\u00f5rge alfav\u00e4\u00e4rtuse saamiseks on vajalik m\u00e4rkimisv\u00e4\u00e4rne kovariantsus v\u00f5rreldes punktide variatsiooniga ning k\u00fcsimuste vaheline seos moodustab suurema osa \u00fcldisest variatiivsusest. Samuti tasub mainida, et kui lisatakse rohkem elemente, kipub Cronbachi alfa t\u00f5usma.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Kuidas seda t\u00f5lgendada?<\/h2>\n\n\n\n

Oletame, et konsultatsioonifirma soovib teha uuringu, et n\u00e4ha, kui rahul on tarbijad tema teenuse kiirusega. Koostate neli allpool esitatud k\u00fcsimust: <\/p>\n\n\n\n

Esemed:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Minu p\u00e4ringule vastati \u00f5igeaegselt. <\/li>\n\n\n\n
  2. Olen rahul kiirusega, millega teenust osutati. <\/li>\n\n\n\n
  3. Aeg, mille jooksul pidin teenuseid ootama, oli vastuv\u00f5etav. <\/li>\n\n\n\n
  4. Olen rahul pakutavate teenustega.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    K\u00f5ik need k\u00fcsimused kasutavad 5-punktilist Likerti skaalat, kus 1 on v\u00e4ga rahulolematu ja 5 on v\u00e4ga rahul. <\/p>\n\n\n\n

    Selle anal\u00fc\u00fcsi tegemiseks tuleb k\u00f5igepealt arvutada \u00fcldine Cronbachi alfa ja seej\u00e4rel arvutada uuesti, j\u00e4ttes v\u00e4lja iga kirje, et saada iga kirje kohta lisateavet ja olulist teavet. <\/p>\n\n\n\n

    <\/div>\n\n\n
    \n
    \"\"\/<\/figure><\/div>\n\n\n

    <\/a><\/p>\n\n\n\n

    <\/div>\n\n\n\n

    Cronbachi alfa on \u00fcldiselt 0,7853. Enamik inimesi peab seda vastuv\u00f5etavaks. Kuid punkti 4 v\u00e4ljaj\u00e4tmine andis tulemuseks 0,921674, mis n\u00e4itab, et ainult punktid 1, 2 ja 3 esindavad klienditeeninduse kiirust. Punkt 4 tuleks v\u00e4lja j\u00e4tta v\u00f5i l\u00e4bi vaadata ja uuesti testida.<\/p>\n\n\n\n

    Suur m\u00f5ju ja suurem n\u00e4htavus teie t\u00f6\u00f6le<\/h2>\n\n\n\n

    Kasutades oma t\u00f6\u00f6s visuaalseid vahendeid, v\u00f5ite suurendada selle n\u00e4htavust ja j\u00e4\u00e4da meelde. Inimesed m\u00e4letavad pilte, mida nad n\u00e4evad, palju rohkem kui s\u00f5nu, mida nad loevad, seega on visuaalsed vahendid ideaalne viis arusaadavuse suurendamiseks. Kasutage Mind The Graph<\/a> et valmistada oma t\u00f6\u00f6 toetuseks uimastavaid infograafikaid, illustratsioone ja plakateid.<\/p>\n\n\n\n

    <\/div>\n\n\n\n
    \n