Cronbach alfa, bir ölçekteki maddelerin aynı yapıyı ne ölçüde tutarlı biçimde ölçtüğünü gösterir. Bu hesaplayıcı madde puanlarından alfa katsayısını, madde-toplam korelasyonlarını ve her madde silindiğinde alfanın alacağı değeri birlikte verir.
Bu araç nedir ve kimin için?
Ölçek kullanan her çalışmada güvenirlik bildirilmesi beklenir. Ölçeği siz geliştirmiş olsanız da hazır bir ölçeği uyarlamış olsanız da, kendi örnekleminizden elde ettiğiniz alfa değerini raporlamanız gerekir; ölçeğin özgün çalışmasındaki değeri aktarmak yeterli sayılmaz.
Araç, ölçek geliştiren, uyarlayan ya da mevcut bir ölçeği kendi örneklemine uygulayan araştırmacılar ve alan uzmanları için hazırlandı. Madde-toplam korelasyonları ve “madde silindiğinde alfa” sütunu, sorunlu maddeleri görmenizi sağlar.
Nasıl kullanılır?
- Her maddenin puanlarını ayrı satıra yapıştırın. Bir satır = bir madde, satırdaki değerler katılımcıların o maddeye verdiği puanlar.
- Ters maddeleri önce çevirin. 5’li Likert’te ters madde puanı 6 − puan olarak yeniden kodlanmalıdır.
- Tüm satırlar aynı uzunlukta olmalıdır. Eksik veri varsa o katılımcıyı tüm maddelerden çıkarın.
- Sonucu okuyun. Alfa, madde sayısı, ortalama madde-arası korelasyon ve madde bazlı tablo verilir.
Dikkat edilmesi gerekenler
Alfa madde sayısından etkilenir: madde sayısı arttıkça, maddeler arası ilişki zayıf olsa bile alfa yükselir. Otuz maddeli bir ölçekte 0,90’lık bir alfa etkileyici görünse de, maddeler birbirinin neredeyse aynısıysa bu yüksek değer kalite değil gereksiz tekrar göstergesidir. Bu yüzden alfa ile birlikte ortalama madde-arası korelasyona da bakılır; 0,15–0,50 aralığı sağlıklı sayılır.
Alfa çok boyutlu ölçeklerde ölçeğin tamamı için değil, her alt boyut için ayrı ayrı hesaplanmalıdır. Farklı yapıları ölçen maddeleri tek bir alfa altında toplamak yanıltıcıdır.
Sonucu yorumlama
Yaygın ölçütler: 0,70 ve üzeri kabul edilebilir, 0,80 üzeri iyi, 0,90 üzeri çok iyi. Az maddeli alt boyutlarda 0,60’a kadar olan değerler de gerekçelendirilerek kabul edilebilir. “Madde silindiğinde alfa” sütununda genel alfadan belirgin biçimde yüksek bir değer görüyorsanız, o madde ölçeğin bütünüyle uyumsuzdur; madde-toplam korelasyonu 0,30’un altında olan maddeler de gözden geçirilmelidir.
Sık yapılan hatalar
- Ters maddeleri çevirmeden hesaplamak. Alfayı ciddi biçimde düşürür, hatta negatife indirir.
- Çok boyutlu ölçeğe tek alfa vermek. Her alt boyut ayrı hesaplanmalıdır.
- Alfayı geçerlik kanıtı saymak. Alfa tutarlılığı ölçer, ölçeğin doğru şeyi ölçtüğünü göstermez.
- Yalnızca alfayı yükseltmek için madde atmak. Kuramsal olarak gerekli bir madde yalnızca istatistik uğruna çıkarılmamalıdır.
Nasıl raporlanır?
“Ölçeğin iç tutarlılık güvenirliği Cronbach alfa katsayısıyla incelenmiştir. Ölçeğin tamamı için α = ,872; alt boyutlar için sırasıyla α = ,814, α = ,779 ve α = ,706 bulunmuştur. Madde-toplam korelasyonları ,34 ile ,68 arasında değişmektedir. Bu değerler ölçeğin bu örneklemde güvenilir biçimde kullanılabileceğini göstermektedir.”
Bir örnek üzerinden
On maddelik bir tutum ölçeğini 150 kişiye uyguladığınızı düşünelim. Madde puanlarını satır satır girdiğinizde araç α = ,872 verir ve madde tablosunu listeler. Tabloda yedinci maddenin madde-toplam korelasyonu ,18 olarak görünüyor ve “madde silindiğinde alfa” sütununda ,891 yazıyor — yani bu madde çıkarıldığında güvenirlik yükseliyor.
Bu tablo karşısında verilecek karar otomatik değildir. Önce maddenin ifadesine bakılır: çift olumsuz içeriyor mu, iki farklı şey mi soruyor, diğerlerinden farklı bir boyutu mu ölçüyor? Ters madde olup da çevrilmeyi unutmuş olabilir. Kuramsal olarak gerekli bir maddeyi yalnızca alfayı ,02 yükseltmek için çıkarmak, ölçeğin kapsam geçerliğini zedeler. Çıkarma kararı verildiyse bu, gerekçesiyle birlikte raporlanmalıdır.
Yöntem notu
Cronbach alfa, madde sayısı k, madde varyanslarının toplamı ve toplam puan varyansı üzerinden hesaplanır: α = (k/(k−1)) × (1 − Σsᵢ²/sₜ²). Formülden de görüleceği gibi katsayı doğrudan madde sayısına bağlıdır; bu, çok maddeli ölçeklerde yüksek alfanın neden kolay elde edildiğini açıklar. Alfa, maddelerin eşit ağırlıkla aynı yapıyı ölçtüğü (tau-eşdeğerlik) varsayımına dayanır; bu varsayım karşılanmadığında güvenirliği olduğundan düşük tahmin eder. Bu nedenle son yıllarda McDonald omega giderek daha çok tercih edilmektedir.