Patikimumas tampa svarbiausiu, kai kintamieji, gauti iš suminių skalių, naudojami kaip prognozavimo komponentai objektyviuose modeliuose. Kadangi apibendrintas skales sudaro tarpusavyje susiję elementai, skirti pagrindiniams kintamiesiems įvertinti, labai svarbu žinoti, ar tas pats elementų rinkinys duotų tuos pačius atsakymus į identiškus klausimus, jei būtų pertvarkytas ir dar kartą pateiktas tiems patiems respondentams.

Teigiama, kad kintamieji yra patikimi tik tada, kai jų reakcijos yra pastovios ir patikimos per kelis testo atlikimo etapus. 

Kronbacho alfa - tai metodas, leidžiantis gauti atsakymus, reikalingus kintamųjų patikimumui nustatyti. Skaitykite toliau, kad sužinotumėte daugiau apie Cronbacho alfą ir kaip ją interpretuoti. 

Kas yra Kronbacho alfa ir kam ji naudojama?

Kronbacho alfa - tai patikimumo vertinimo metodas, pagal kurį lyginamas daugelio instrumentą sudarančių elementų bendro kintamojo kiekis arba kovariacija su viso kintamojo kiekiu. Jei instrumentas yra patikimas, tarp visų elementų turi būti daug kovariacijų, palyginti su dispersija.

Kronbacho alfa apskaičiuojama išvedant visų įmanomų pusinių patikimumų vidurkį. Cronbacho alfa gali būti apskaičiuota daugeliu dabar naudojamų statistinių programų, ir jos dažnai yra naudingos norint ištirti, koks tampa Cronbacho alfa, kai tam tikras elementas pašalinamas. Jei pašalinus elementą Kronbacho alfa gerokai padidėja, gali būti, kad tas elementas į priemonę neįtrauktas.

Ką tiksliai tai reiškia? Pradėkime nuo patikimumo. Tarkime, kad asmuo užpildo pasitenkinimo apklausą. Jei tas pats asmuo, pakartotinai atlikdamas apklausą tokiomis pačiomis sąlygomis, gauna tokius pačius arba panašius rezultatus, jūsų pasitenkinimo rezultatas yra labai patikimas (pastovus). Tačiau jei asmuo du kartus iš eilės atlieka pasitenkinimo apklausą, išlaikydamas tą patį tikrojo pasitenkinimo lygį, ir vienas rezultatas rodo didelį pasitenkinimą, o kitas - mažą pasitenkinimą, ši priemonė būtų visiškai nepatikima.

Paprasčiau tariant, Kronbacho alfa yra paprastas metodas, leidžiantis nustatyti, ar rezultatas yra patikimas, ar ne. Jis naudojamas atsižvelgiant į idėją, kad turite daug elementų, matuojančių tą patį pagrindinį veiksnį: pavyzdžiui, pasitenkinimo apklausoje galite turėti šešis klausimus, kurių kiekviename klausiama apie atskirą problemą, tačiau sujungus juos galima laikyti, kad jie matuoja bendrą pasitenkinimą.

Kronbacho alfa formulė

Kronbacho alfa paprastai apskaičiuojama naudojant statistinę programinę įrangą. Kita vertus, žinojimas, kaip ją apskaičiuoti patiems, gali padėti ją suprasti. 

Kronbacho alfa apskaičiuojama taip.

N = yra daiktų skaičius. 

c̅ = reiškia kovariaciją tarp elementų. 

v̅ = reiškia elemento dispersiją.

Kronbacho alfa apskaičiuojama vidutinę kovariaciją dalijant iš vidutinės bendros dispersijos. Norint gauti aukštą alfa reikšmę, reikia didelės kovariacijos, palyginti su elementų dispersija, o ryšys tarp klausimų sudaro didžiąją dalį bendro kintamumo. Taip pat verta paminėti, kad, pridėjus daugiau elementų, Kronbacho alfa turi tendenciją didėti.

Kaip jį interpretuoti?

Tarkime, kad konsultacinė įmonė nori atlikti apklausą, norėdama išsiaiškinti, kaip vartotojai patenkinti jos paslaugų operatyvumu. Sukurkite keturis toliau pateiktus apklausos klausimus: 

Daiktai:

  1. Į mano užklausą buvo atsakyta laiku. 
  2. Džiaugiuosi, kad paslauga buvo suteikta greitai. 
  3. Laikas, kurį teko laukti paslaugų, buvo priimtinas. 
  4. Esu patenkintas teikiamomis paslaugomis.

Visuose šiuose klausimuose naudojama 5 balų Likerto skalė, kur 1 reiškia labai nepatenkintas, o 5 - labai patenkintas. 

Norint atlikti šią analizę, pirmiausia reikia apskaičiuoti bendrą Kronbacho alfa, o tada perskaičiuoti praleidus kiekvieną elementą, kad gautumėte papildomų įžvalgų ir svarbios informacijos apie kiekvieną elementą. 

Bendras Cronbacho alfa yra 0,7853. Dauguma žmonių manytų, kad tai yra priimtina. Tačiau, praleidus 4 punktą, gautas 0,921674 balas, kuris rodo, kad tik 1, 2 ir 3 punktai atspindi klientų aptarnavimo operatyvumą. Reikėtų išbraukti 4 punktą arba jį peržiūrėti ir iš naujo patikrinti.

Didelį poveikį ir didesnį jūsų darbo matomumą

Naudodami vaizdinę medžiagą savo darbe, galite padidinti jo matomumą ir įsiminti. Žmonės kur kas geriau prisimena matytus vaizdus nei perskaitytus žodžius, todėl vaizdinė medžiaga yra idealus būdas padidinti suprantamumą. Naudokite Atminkite grafiką kurti nuostabias infografikas, iliustracijas ir plakatus savo darbui paremti.

Iliustracijomis pagausinkite mano tyrimus

Susiję straipsniai
logotipas-užsisakyti

Prenumeruokite mūsų naujienlaiškį

Išskirtinis aukštos kokybės turinys apie veiksmingą vaizdinį
bendravimas mokslo srityje.

- Išskirtinis vadovas
- Dizaino patarimai
- Mokslo naujienos ir tendencijos
- Mokomosios medžiagos ir šablonai