Güvenirlik Analizi: Cronbach Alfa Kaç Olmalı?

Cronbach alfa (α), bir ölçeğin maddelerinin birbiriyle ne ölçüde tutarlı olduğunu gösteren iç tutarlılık katsayısıdır (Cronbach, 1951). Kısaca, “bu maddeler gerçekten aynı şeyi mi ölçüyor?” sorusunun sayısal yanıtıdır. Değer 0 ile 1 arasında değişir ve yükseldikçe maddeler arası tutarlılık artar.

Bu yazıda alfanın ne ölçtüğü, SPSS’te nasıl hesaplanacağı, çıktının nasıl okunacağı, hangi değerin yeterli sayıldığı, düşük çıktığında ne yapılacağı, sınırlılıkları ve McDonald omega ile farkı ele alınmaktadır.

Cronbach alfa neyi ölçer, neyi ölçmez?

Alfa, maddelerin birlikte değişme derecesini ölçer. Yüksek bir alfa, katılımcıların bir maddeye verdiği yanıtın diğer maddelere verdiği yanıtlarla tutarlı olduğunu gösterir.

Alfanın ölçmediği şeyler ise sıklıkla karıştırılır:

• Geçerlik değildir. Yüksek alfa, ölçeğin doğru yapıyı ölçtüğünü göstermez. Tamamen ilgisiz ama birbiriyle ilişkili maddelerden oluşan bir ölçek de yüksek alfa verebilir.
• Tek boyutluluk kanıtı değildir. Çok boyutlu bir ölçek de yüksek alfa üretebilir. Boyutluluk faktör analiziyle gösterilir.
• Zaman içindeki tutarlılık değildir. Bunun için test-tekrar test güvenirliği hesaplanır.

Bu nedenle “ölçeğin alfası 0,89 olduğu için geçerli ve güvenilirdir” biçimindeki bir cümle yanlıştır ve savunmada eleştirilir.

SPSS’te nasıl hesaplanır?

1. Analyze → Scale → Reliability Analysis yolu izlenir.
2. Ölçeğin maddeleri Items kutusuna alınır. Model olarak “Alpha” seçili bırakılır.
3. Statistics düğmesine tıklanır; Scale if item deleted, Item, Scale ve Correlations (inter-item) seçenekleri işaretlenir.
4. Continue → OK ile analiz çalıştırılır.

Kritik ön adım: Ters ifade edilmiş maddeler analiz öncesinde yeniden kodlanmalıdır (Transform → Recode into Different Variables). Bu adım atlanırsa alfa çarpıcı biçimde düşer, hatta negatif çıkabilir.

Alt boyutları olan ölçeklerde analiz her boyut için ayrı ayrı tekrarlanır; ayrıca ölçeğin bütünü için bir değer hesaplanır.

Çıktı nasıl okunur?

Madde-toplam korelasyonu negatif çıkan bir madde, neredeyse her zaman ters kodlaması yapılmamış bir maddedir. Madde çıkarmadan önce bu kontrol edilmelidir.

Cronbach alfa kaç olmalıdır?

Bu sınıflandırma George ve Mallery (2019) tarafından önerilmiştir. Alanyazında sıkça atıf yapılan 0,70 eşiği ise Nunnally’ye (Nunnally ve Bernstein, 1994) dayandırılır; ancak Nunnally bu değeri ölçek geliştirmenin erken aşamaları için önermiş, uygulamalı kararlarda daha yüksek değerler istemiştir. Taber (2018), eşiğin alanyazında bağlamından koparılarak katı bir kural gibi kullanıldığını göstermiştir.

Pratik yaklaşım şudur: eşik, ölçeğin kullanım amacına göre değişir. Grup düzeyinde araştırma için 0,70 yeterliyken, bireysel karar verilecek bir ölçme aracında (tanı, seçme, yerleştirme) 0,90 ve üzeri beklenir.

Alfa çok yüksek çıkarsa sorun var mıdır?

0,95’in üzerindeki değerler her zaman olumlu değildir. Bu, maddelerin birbirinin yeniden ifade edilmiş hâli olduğuna, yani gereksiz tekrara işaret edebilir (Streiner, 2003). Böyle bir ölçek yapının dar bir yönünü ölçer ve kapsam geçerliği zayıflar.

Ayrıca alfa madde sayısına doğrudan bağlıdır: madde sayısı arttıkça alfa mekanik olarak yükselir. 40 maddelik bir ölçekte 0,92 sıradan bir değerken, 4 maddelik bir ölçekte 0,85 oldukça iyi bir sonuçtur. Bu nedenle alfa raporlanırken madde sayısı da mutlaka verilmelidir.

Alfayı etkileyen etkenler

Alfa düşük çıkarsa ne yapılmalıdır?

Madde çıkarma kararı yalnızca “alfa yükseliyor” diye verilmemelidir. Kuramsal olarak yapının önemli bir yönünü temsil eden bir madde, alfayı bir miktar düşürse bile ölçekte kalmalıdır. Çıkarılan her maddenin gerekçesi yazılmalıdır.

Alt boyutlar için ayrı alfa

Çok boyutlu ölçeklerde yalnızca toplam alfanın verilmesi eksiktir. Doğru raporlama, her boyut için ayrı katsayı ve madde sayısını içeren bir tablodur:

Cronbach alfanın sınırlılıkları ve McDonald omega

Alfa, maddelerin yapıya eşit ağırlıkta katkı verdiği (tau-eşdeğerlik) varsayımına dayanır. Bu varsayım gerçek verilerde nadiren karşılanır; faktör yükleri genellikle farklıdır. Varsayım karşılanmadığında alfa güvenirliği olduğundan düşük tahmin eder.

Bu nedenle son yıllarda McDonald omega (ω) katsayısı önerilmektedir (McDonald, 1999; Dunn, Baguley ve Brunsden, 2014; Hayes ve Coutts, 2020). Omega, faktör yüklerini dikkate aldığı için daha az varsayım gerektirir.

Uygulamada en savunulabilir yol, ikisini birlikte raporlamaktır. Yalnızca alfa raporlanacaksa, tau-eşdeğerlik varsayımının sınırlılık olarak belirtilmesi yerinde olur.

Diğer güvenirlik türleri

APA 7’ye göre nasıl raporlanır?

“Ölçeğin bu çalışmadaki iç tutarlılık katsayıları erişilebilirlik boyutu için α = 0,87 (8 madde), içerik güvenilirliği boyutu için α = 0,84 (7 madde), müfredat uyumu boyutu için α = 0,79 (6 madde) ve ölçeğin bütünü için α = 0,91 (21 madde) olarak hesaplanmıştır. Düzeltilmiş madde-toplam korelasyonları 0,35 ile 0,71 arasında değişmektedir.”

Dikkat edilecek noktalar: katsayı her boyut için ayrı verilir, madde sayısı belirtilir, madde-toplam korelasyon aralığı eklenir ve ölçeğin özgün çalışmasındaki değil bu çalışmadaki katsayı raporlanır. Hazır bir ölçek kullanılmışsa özgün çalışmanın değeri de karşılaştırma amacıyla verilebilir.

Ters maddeler nasıl yeniden kodlanır?

Ölçeklerde yanıt eğilimini kırmak için bazı maddeler olumsuz ifade edilir. Bu maddeler analiz öncesinde ters çevrilmezse alfa geçersiz olur. İşlem basittir ancak sıkça atlanır.

Beşli Likert bir ölçekte yeni değer şu formülle bulunur: yeni değer = (en yüksek seçenek + en düşük seçenek) − eski değer. Beşli ölçekte bu (5 + 1) − eski değer, yani 6 − eski değer olur:

SPSS’te işlem Transform → Recode into Different Variables yolundan yapılır. Eski değişkenin üzerine yazmak yerine yeni bir değişken oluşturulması önerilir; böylece hata durumunda geri dönülebilir. İşlemin doğru yapıldığı, madde-toplam korelasyonunun artık pozitif olmasıyla kontrol edilir.

Yedili ölçekte formül 8 − eski değer, dörtlü ölçekte 5 − eski değer biçiminde uygulanır. Ters kodlanan madde numaraları yöntem bölümünde belirtilmelidir.

Güvenirlik ile geçerlik arasındaki ilişki

İki kavram sıklıkla birlikte anılır, ancak aralarındaki ilişki tek yönlüdür: güvenirlik, geçerlik için gerekli ama yeterli değildir. Tutarsız ölçen bir araç geçerli olamaz; ancak tutarlı ölçen bir araç yanlış şeyi ölçüyor olabilir.

Bu nedenle tezde yalnızca alfa raporlamak yeterli değildir. Ölçek geliştiriliyorsa kapsam geçerliği ve yapı geçerliği kanıtları da sunulmalı; hazır bir ölçek kullanılıyorsa özgün çalışmadaki geçerlik kanıtlarına atıf yapılmalıdır.

Güvenirlik nasıl artırılır?

• Madde sayısını artırmak. En doğrudan yol budur, ancak katılımcı yorgunluğu göz önünde bulundurulmalıdır.
• Belirsiz ifadeleri düzeltmek. Farklı biçimlerde anlaşılan maddeler tutarsızlık üretir. Bilişsel görüşme bu maddeleri ortaya çıkarır.
• Çift yönlü maddeleri ayırmak. “Bu materyal hem kullanışlı hem güncel” gibi iki yargı içeren maddeler bölünmelidir.
• Yanıt seçeneği sayısını artırmak. Üçlü yerine beşli ya da yedili ölçek genellikle daha yüksek güvenirlik verir.
• Örneklem çeşitliliğini artırmak. Homojen bir grupta varyans düşer, alfa da düşer.
• Uygulama koşullarını standartlaştırmak. Yönerge, süre ve ortam farklılıkları ölçüm hatasını büyütür.

Bu düzenlemelerin tamamı veri toplanmadan önce yapılmalıdır. Veri toplandıktan sonra güvenirliği artırmanın tek yolu madde çıkarmaktır ve bu, kapsam geçerliğini zayıflatma riski taşır.

Sık yapılan hatalar

• Ters maddeleri kodlamadan analiz yapmak. Düşük alfanın en yaygın nedenidir.
• Yalnızca ölçeğin bütünü için alfa vermek. Boyutlu ölçeklerde her boyut ayrı raporlanmalıdır.
• Özgün çalışmanın alfasını kendi bulgusu gibi yazmak. Kendi verisinde yeniden hesaplanmalıdır.
• Alfayı geçerlik kanıtı saymak. Geçerlik ayrı bir kavramdır.
• Alfa yükselsin diye madde çıkarmak. Kuramsal gerekçe gerekir.
• Madde sayısını belirtmemek. Alfa madde sayısına bağlıdır.
• 0,95 üzeri değeri koşulsuz olumlu saymak. Madde tekrarına işaret edebilir.

Tez savunmasında sıkça sorulan sorular

• Alfayı kendi verinizde mi hesapladınız, yoksa özgün çalışmadan mı aldınız?
• Ters maddeleri kodladınız mı? Kaç madde ters ifade edilmişti?
• Alt boyutların alfa değerleri nedir?
• Madde çıkardınız mı? Hangi gerekçeyle?
• Alfanın tau-eşdeğerlik varsayımını biliyor musunuz? Omega hesapladınız mı?
• Ölçeğin alfası düşük; bu bulgularınızı nasıl etkiliyor?

Sık sorulan sorular

Cronbach alfa negatif çıkabilir mi?
Çıkabilir. Neredeyse her zaman ters maddelerin kodlanmamasından kaynaklanır. İkinci olasılık, maddelerin gerçekten farklı yapıları ölçmesidir.

Kaç kişilik örneklemle hesaplanmalıdır?
Kesin bir kural yoktur, ancak 100’ün altındaki örneklemlerde katsayı kararsız olabilir. Ölçek geliştirme çalışmalarında 200 ve üzeri önerilir.

Likert tipi ölçeklerde alfa kullanılabilir mi?
Kullanılabilir ve en yaygın kullanım alanıdır. İkili (doğru/yanlış) maddelerde ise KR-20 katsayısı tercih edilir.

Tek maddelik bir ölçüm için alfa hesaplanabilir mi?
Hesaplanamaz; iç tutarlılık en az iki madde gerektirir. Tek maddelik ölçümlerde test-tekrar test güvenirliği kullanılır.

Alfa 0,68 çıktı, ölçeği kullanabilir miyim?
Kullanılabilir, ancak gerekçelendirilmelidir: madde sayısının azlığı, örneklemin homojenliği ya da yapının doğası belirtilmeli ve bu durum sınırlılıklar bölümünde yer almalıdır.

Kaynakça

Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297–334.

Dunn, T. J., Baguley, T. ve Brunsden, V. (2014). From alpha to omega: A practical solution to the pervasive problem of internal consistency estimation. British Journal of Psychology, 105(3), 399–412.

George, D. ve Mallery, P. (2019). IBM SPSS Statistics 26 step by step (16. baskı). Routledge.

Hayes, A. F. ve Coutts, J. J. (2020). Use omega rather than Cronbach’s alpha for estimating reliability. But…. Communication Methods and Measures, 14(1), 1–24.

McDonald, R. P. (1999). Test theory: A unified treatment. Lawrence Erlbaum.

Nunnally, J. C. ve Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3. baskı). McGraw-Hill.

Streiner, D. L. (2003). Starting at the beginning: An introduction to coefficient alpha and internal consistency. Journal of Personality Assessment, 80(1), 99–103.

Taber, K. S. (2018). The use of Cronbach’s alpha when developing and reporting research instruments in science education. Research in Science Education, 48(6), 1273–1296.