信度系数α的取值范围真是【0,1】吗?_数据分析_大数据
Cronbach信度系数α的取值范围到底是多大?真如好多专业书上所说是【0,1】吗?对于α的取值范围很多数书上的表达都比较模糊,普遍认为α信度系数的值一般在0和1之间。更有学者给出了经验判定值,他们认为在基础研究中α系数至少应达到0.8才能接受,在探索研究中α系数至少应达到0.7才能接受,而在实务研究中α系数只需达到0.6即可。那么,到底α的理论取值范围是多大呢?
我们先看α信度系数的计算公式:a=[K/(K-1)]×[1-(∑S2i)/(S2x)]。其中,K为量表中题项的总数,S2i为第i题得分的题内方差,S2x为全部题项总得分的方差。需要强调的是S2x是总得分的方差,而不是总离差平方和。此前笔者因为没有看清楚公式,误把总得分的方差理解为总离差平方和,在此自汗一个!在方差分析中,总离差一定大于组内离差差;但是总得分方差却有可能小于题内方差。经过我"数据分析师"的计算,α值的理论区间应该是(-∞,1]。比如这两组数据:1、2、3、4、5与5,4,3,2,2。经计算两列数据的α信度系数为-40。如若不信,您大可打开spss自己算一算,消除一下疑虑,所谓实践出真知。
难道专家教授们错了?几百万的莘莘学子又被忽悠了?其实,倒也是不。实际中α系数检测的是数据间的内部一致性。也就是说,在潜在的前提假设中,数据内部应该是基本一致的,行话就是正相关,所以范围通常在[0,1]之间。α值用来表示这些数据间一致程度。如果出现负值,则说明多列数据不一致。但是,-α值又不能简单地理解成内部不一致系数,因为α是专门为测量一致性而设置的,α只在表示一致性上有意义,或者可以说成是只在α值大于0时才有意义。当多列数据的之间不是正相关时,总得分方差S2x可能小于题内方差∑S2i,所以负值就会出现。只是相关系数用于测量两变量之间的关系,而α系数可用于测量多个变量。
信度检验测量的是可靠性。实际的问卷调查中,一般用a系数检验数据内部的一致性!但是,检验的前提是数据内部应该是一致的,或者理论上是一致的。比如:做一项教室卫生程度的调查,地板、桌子、玻璃,理论上洁净程度应该一致,要么都脏,要么都干净。所以可以用α系数测度内部的一致性。但是如果内部本来就不一致,检验将没有意义。比如清洁员只打扫了地板、抹桌子,却忘记了擦玻璃。那么地板和桌子可能一尘不染,但是玻璃却会满脸污脏。面对这样的事实,计算出来的a信度系数,就可能是负值了。所以,当a系数为负时,也不必大惊小怪。这可能反映了数据内部本身的不一致,但更可能的是你忘记把调查中的反向问题正向化了。 数据分析师
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