Cronbach Alfa

Cronbach alfa, birden çok maddeyle ölçülen bir yapının iç tutarlılığını bildirir. Mantığı şudur: aynı kavramı ölçmesi beklenen maddeler, aynı kişilerde benzer yönde hareket etmelidir. Katsayı, madde varyanslarının toplamı ile ölçek toplam puanının varyansını karşılaştırarak bu ortaklığın derecesini verir ve kuramsal olarak 0 ile 1 arasında değer alır. Alfa bir ölçeğin geçerliliğini değil, yalnız maddelerinin birbiriyle tutarlılığını ölçer: tutarlı biçimde yanlış şeyi ölçen bir ölçek de yüksek alfa üretebilir. YouReply Nicel Analiz katsayıyı hazır bir kütüphane işlevi yerine numpy üzerinde yazılmış formülle hesaplar ve analizi yürütmek için en az iki madde ile en az on tam gözlem ister. Sonuçta alfanın yanında her maddenin betimleyicileri, düzeltilmiş madde-toplam korelasyonu ve o madde silindiğinde alfanın ne olacağı yer alır; ölçek ortalaması ile varyansı da bildirilir. İsteğe bağlı standartlaştırılmış seçenek açıldığında ortalama madde içi korelasyona dayanan ikinci bir alfa eklenir.

• Örgütsel güven ölçeğinin sekiz maddesi tek bir yapıyı tutarlı biçimde ölçüyor mu?
• Uyarladığım ölçeğin Türkçe sürümü, özgün çalışmada bildirilen iç tutarlılığa yakın bir değer veriyor mu?
• Ölçekten hangi madde çıkarılırsa güvenilirlik yükselir?
• Alt boyutların her biri kendi içinde kabul edilebilir bir tutarlılığa sahip mi?

• Birden çok madde toplanarak ya da ortalanarak tek bir puana dönüştürülecekse, o puanın hesaplanmasından önce.
• Hazır bir ölçek yeni bir örnekleme, dile ya da uygulama biçimine uyarlandığında güvenilirliğin yeniden gösterilmesi gerektiğinde.
• Madde ayıklama aşamasında, hangi maddenin bütünle zayıf ilişki kurduğu belirlenmek istendiğinde.
• Ölçek tek boyutlu kabul ediliyorsa; çok boyutlu bir ölçekte alfa her boyut için ayrı ayrı hesaplanmalıdır.

• Maddeler: aynı yapıyı ölçen en az iki sayısal sütun. Beşli ya da yedili Likert maddeleri bu amaçla sayısal olarak kodlanmış hâlde kullanılır.
• Maddelerin aynı yönde kodlanmış olması gerekir; ters ifadeli maddeler analiz öncesinde çevrilmelidir.
• Bağımsız değişken ya da gruplama sütunu alınmaz; yöntem tek bir madde kümesi üzerinde çalışır.
• Her satır bir katılımcıya karşılık gelir ve hesaplama için en az on tam gözlem gerekir.

Tek boyutluluk

Alfa, maddelerin tek bir ortak yapıyı ölçtüğü varsayımıyla yorumlanır. Birbirinden ayrı iki yapıyı ölçen maddeler bir araya getirildiğinde katsayı yine yüksek çıkabilir; madde sayısı arttıkça alfa kendiliğinden yükselir.

Tau eşdeğerliği

Alfanın güvenilirliğe eşit olması için bütün maddelerin ortak yapıyı aynı ağırlıkta ölçmesi, yani gerçek puan yüklerinin eşit olması gerekir. Bu koşul sağlanmadığında alfa gerçek güvenilirliği olduğundan düşük gösterme eğilimindedir.

Maddelerin aynı yönde kodlanması

Ters ifadeli bir madde çevrilmeden bırakılırsa ortak yapıyla ilişkisi olumsuz görünür ve alfayı belirgin biçimde aşağı çeker.

Hata terimlerinin ilişkisiz olması

Maddelerin ortak yapı dışında kalan kısımları birbirinden bağımsız kabul edilir. Neredeyse aynı sözlerle yazılmış madde çiftleri bu varsayımı bozar ve alfayı yapay biçimde yükseltir.

Yeterli gözlem sayısı

Küçük örneklemlerde alfa oldukça geniş bir aralıkta oynar; tek bir örneklemden gelen nokta tahmin olduğundan kesinliği örneklem büyüklüğüne bağlıdır.

• Tek boyutluluk: Bu yöntem faktör analizi yapmaz ve ölçeğin kaç boyuttan oluştuğuna bakmaz; tek boyutluluk denetlenmeksizin varsayılır. Boyut yapısını görmek için açımlayıcı faktör analizini ayrıca çalıştırmanız gerekir.
• Tau eşdeğerliği: Panel madde yüklerinin eşitliğini sınamaz; bu varsayım hesaplamanın içine gömülüdür ve karşılanıp karşılanmadığı bildirilmez. Yükler belirgin biçimde ayrışıyorsa eşit yük varsayımına dayanmayan McDonald omega daha uygun bir ölçüdür.
• Maddelerin aynı yönde kodlanması: Motor ters maddeyi kendiliğinden çevirmez. Belirti, madde-toplam korelasyonunun olumsuz ya da sıfıra çok yakın çıkmasıdır; çevirmeyi Değişken sekmesindeki türetilmiş sütunlarla yapıp analizi yeniden çalıştırabilirsiniz.
• Hata terimlerinin ilişkisiz olması: Madde çiftleri arasındaki artık ilişki hesaplanmaz ve panel yinelenen madde uyarısı üretmez. Madde metinlerini birlikte okuyup neredeyse eşanlamlı çiftleri kendiniz değerlendirmeniz gerekir.
• Yeterli gözlem sayısı: Motor en az on tam gözlem ister ve bu sayının altında analizi hatayla durdurur. On gözlem yalnız hesaplamanın alt sınırıdır, yeterli örneklem anlamına gelmez; ölçek geliştirme çalışmalarında madde sayısının birkaç katı kadar katılımcı beklenir.

1. 1Madde yanıtlarının bulunduğu dosyayı panele yükleyin; her madde ayrı bir sütun, her katılımcı ayrı bir satır olmalıdır.
2. 2Ters ifadeli maddeleri belirleyin ve Değişken sekmesinde türetilmiş sütunlarla çevirin; 'Kesinlikle katılmıyorum' ile 'Kesinlikle katılıyorum' arasındaki yön bütün maddelerde aynı olmalıdır.
3. 3Eksik yanıtları eksik değer olarak tanımlayın. Hesaplama tam gözlemler üzerinden yürür, bu yüzden sonuçtaki gözlem sayısı satır sayısından küçük çıkabilir.
4. 4Analiz sekmesinde Güvenilirlik kategorisinden yöntemi seçin; veri gereksinimleri kutusu kaç sayısal sütununuzun madde olarak kullanılabileceğini yazar.
5. 5Parametre formunda ölçeği oluşturan madde sütunlarını işaretleyin. Standartlaştırılmış alfa seçeneği kapalı gelir; maddeler farklı ölçek genişliklerinde ölçüldüyse bu seçeneği açmak bilgilendirici olur.
6. 6Çalıştırın ve önce düzeltilmiş madde-toplam korelasyonları grafiğine bakın; ardından madde silinirse alfa kolonunu okuyun. Tabloları Excel, grafiği PNG olarak indirebilirsiniz ve koşu Geçmiş sekmesine kaydedilir.

Alfa katsayısı

Ölçeğin iç tutarlılık katsayısı. Tek bir örneklemden gelen nokta tahmindir ve madde sayısı ile madde içi ortalama korelasyondan etkilenir.

Yorum etiketi

Katsayının yanında bir etiket döner: 0,90 ve üzeri mükemmel, 0,80 ve üzeri iyi, 0,70 ve üzeri kabul edilebilir, 0,60 ve üzeri kuşkulu, 0,50 ve üzeri zayıf, altındaki değerler kabul edilemez. Bu eşikler alan yazındaki gelenektir, kesin sınırlar değildir.

Madde ve gözlem sayısı

Ölçeğe giren madde sayısı ile hesaplamaya katılan tam gözlem sayısı. İkinci sayı beklediğinizden düşükse eksik yanıtların dağılımına bakmak gerekir.

Madde betimleyicileri

Her madde için ortalama, standart sapma, varyans, en küçük ve en büyük değer. Tavan ya da taban etkisi gösteren maddeler burada görünür.

Düzeltilmiş madde-toplam korelasyonu

Her maddenin, kendisi çıkarıldıktan sonra kalan ölçek puanıyla korelasyonu. 0,30 altındaki değerler maddenin bütünle zayıf ilişki kurduğunun, olumsuz değerler ise ters kodlama kuşkusunun göstergesidir.

Madde silinirse alfa

Her madde için o madde çıkarıldığında ölçeğin alacağı alfa değeri. Bir maddede bu değer genel alfanın üzerindeyse madde tutarlılığı düşürüyor demektir.

Ölçek betimleyicileri

Toplam ölçek puanının ortalaması, varyansı ve standart sapması; ölçeğin örneklemde nasıl dağıldığını özetler.

Standartlaştırılmış alfa

Yalnız ilgili seçenek açıldığında eklenir ve ortalama madde içi korelasyona dayanır. Maddeler farklı varyanslara sahipse ham alfadan ayrışır.

Madde-toplam korelasyonları grafiği

Sonuç panelinde düzeltilmiş madde-toplam korelasyonları çubuk grafikle gösterilir; zayıf maddeler bu grafikte bir bakışta ayırt edilir ve grafik PNG olarak indirilebilir.

Alfanın kendisi bir büyüklük ölçüsüdür

Alfa bir anlamlılık sınaması değil, doğrudan bir derece ölçüsüdür; p değeri üretmez. Ölçek geliştirme çalışmalarında 0,70 yaygın alt sınır olarak anılır, bireysel karar verilecek ölçümlerde 0,90 beklenir. Çok yüksek değerler de bilgilendiricidir: 0,95 üzeri alfa, maddelerin neredeyse aynı şeyi sorduğuna ve ölçeğin gereksiz uzun olduğuna işaret edebilir.

Ortalama madde içi korelasyon

Standartlaştırılmış seçenek açıldığında hesaplanan değerin temelidir. Madde sayısından bağımsız olduğu için alfadan daha doğrudan bir tutarlılık göstergesidir; 0,15 ile 0,50 arası genellikle makul kabul edilir.

Alfa için güven aralığı döndürülmez; sonuçta tek bir nokta tahmin ile yorum etiketi bulunur. Bu, özellikle küçük örneklemlerde önemli bir sınırlamadır: 0,68 ile 0,72 arasındaki bir ayrımın örneklem dalgalanmasından mı geldiği çıktıdan anlaşılamaz. Aralık gerekiyorsa bunu panel dışında hesaplamanız gerekir. Madde silinirse alfa değerleri de nokta tahminlerdir; aralarındaki küçük ayrımları kesin sıralama gibi okumamak gerekir.

Aşağıdaki sayılar temsili bir örnektir; gerçek bir araştırmanın ya da gerçek bir kullanıcının verisi değildir.

Araştırma sorusu

Temsili bir çalışan araştırmasında, sekiz maddelik örgütsel güven ölçeği iç tutarlılık bakımından kullanılabilir mi?

Değişkenler

Maddeler: beşli Likert ile ölçülmüş sekiz örgütsel güven maddesi (tümü aynı yöne çevrilmiş) · Gözlem: 214 tam yanıt

Örnek sonuç

Alfa = 0,87 (yorum etiketi: iyi), madde sayısı 8, n = 214. Düzeltilmiş madde-toplam korelasyonları beşinci madde dışında 0,41 ile 0,68 arasında; beşinci maddede 0,24. Madde silinirse alfa kolonunda en yüksek değer yine beşinci maddede: 0,89. Ölçek ortalaması 31,6, varyansı 42,3, standart sapması 6,5.

Yorum

Sekiz maddelik ölçek 0,87 ile iyi aralıkta bir iç tutarlılık gösteriyor ve grup düzeyinde karşılaştırmalar için kullanılabilir. Beşinci madde bütünle zayıf ilişki kuruyor: madde-toplam korelasyonu 0,30 eşiğinin altında ve çıkarılması alfayı 0,87'den 0,89'a taşıyor. Bu iki puanlık artış tek başına maddeyi atmak için yeterli gerekçe değildir; maddenin kuramsal olarak ölçeğin kapsamına kattığı şey varsa korunması savunulabilir, ifadesi belirsizse yeniden yazılması daha yerinde olur. Alfa yüksek olduğu hâlde ölçeğin tek boyutlu olduğu kanıtlanmış sayılmaz: bu çıktı boyut yapısı hakkında hiçbir bilgi vermez ve güven aralığı içermediği için katsayının kesinliği bilinmez.

Araştırma sorusu: Birinci yapıyı ölçen on madde iç tutarlılık gösteriyor mu?

Ölçek maddeleri

madde_1,madde_2,madde_3,madde_4,madde_5,madde_6,madde_7,madde_8,madde_9,madde_10

Hesaplama künyesi: scipy 1.18.0 · statsmodels 0.14.6 · scikit-learn 1.9.0 · numpy 2.5.1 · pandas 3.0.5 · semopy 2.3.11 · 89fc29a · Veri tohumu: 20260915

Sekiz maddelik örgütsel güven ölçeğinin iç tutarlılığı kabul edilebilir düzeydeydi (Cronbach alfa = 0,87; n = 214); düzeltilmiş madde-toplam korelasyonları 0,24 ile 0,68 arasında değişti.

APA düzenine yakın örnek cümle; sayılar temsilidir.

• Alfa için güven aralığı döndürülmediği için katsayının örneklemden örnekleme ne kadar oynayabileceği kestirilemez.
• Tek boyutluluk denetlenmez: yöntem faktör analizi yapmaz ve iki ayrı yapıyı ölçen madde kümesinde de yüksek bir katsayı bildirebilir.
• Tau eşdeğerliği varsayımı hesaplamanın içine gömülüdür; madde yükleri ayrıştığında alfa gerçek güvenilirliği olduğundan düşük gösterir.
• Katsayı madde sayısına duyarlıdır; maddeleri çoğaltmak tutarlılık artmasa bile alfayı yükseltir, bu yüzden farklı uzunluktaki ölçeklerin alfaları doğrudan karşılaştırılamaz.
• Ters kodlu maddeler kendiliğinden çevrilmez ve çevrilmeden bırakıldığında katsayı yanıltıcı biçimde düşük çıkar.
• Yüksek alfa geçerliliğin kanıtı değildir; ölçeğin doğru yapıyı ölçtüğü ayrı bir kanıtlama işidir.

• McDonald OmegaNeden: Madde yükleri birbirinden ayrışıyorsa; eşit yük varsayımına dayanmadığı için bu durumda daha az yanlı bir güvenilirlik tahmini verir.
• Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA)Neden: Ölçeğin kaç boyuttan oluştuğu belirsizse; alfayı boyut boyut hesaplamadan önce madde kümesinin yapısını ortaya koyar.
• İki Yarı GüvenilirliğiNeden: Ölçeği iki yarıya bölüp yarılar arası tutarlılığa bakmak yeterliyse ya da alfanın varsayımları tartışmalıysa.
• Kodlayıcılar Arası UyumNeden: Güvenilirlik maddeler arasında değil kodlayıcılar ya da değerlendiriciler arasında sorgulanıyorsa.

• McDonald Omega
• Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA)
• Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA)

Alfa düşük çıktı, ne yapmalıyım?

Önce ters ifadeli maddelerin çevrilip çevrildiğine bakın: çevrilmemiş tek bir madde katsayıyı belirgin biçimde aşağı çeker ve bunun izi olumsuz madde-toplam korelasyonudur. Ardından madde-toplam korelasyonları tablosunu okuyun; 0,30 altındaki maddeler ölçeğin bütünüyle zayıf ilişki kuruyor demektir. Madde silinirse alfa kolonu hangi maddenin çıkarılmasının ne kazandıracağını gösterir. Düşüklük birkaç maddeye dağılmışsa sorun tek madde değil ölçeğin yapısı olabilir; bu durumda faktör analizi yapıp madde kümesinin gerçekten tek bir boyut oluşturup oluşturmadığına bakmak gerekir.

Kaç madde ve kaç katılımcı gerekir?

Motor en az iki madde ve en az on tam gözlemle çalışır, ancak bunlar hesaplamanın alt sınırıdır, araştırma ölçütü değildir. İki maddeli bir ölçekte alfa maddeler arası tek bir korelasyona indiğinden çok kararsızdır; üç ve daha fazla madde beklenir. Örneklem tarafında ölçek geliştirme çalışmalarında madde sayısının birkaç katı, genellikle en az 200 dolayında katılımcı istenir. On gözlemle hesaplanan bir alfa sonuç döndürür ama yayımlanabilir bir kanıt oluşturmaz.

Alfa ile omega arasında hangisini raporlamalıyım?

Alfa bütün maddelerin yapıyı aynı ağırlıkta ölçtüğünü varsayar. Gerçek ölçeklerde yükler genellikle ayrışır ve bu durumda alfa güvenilirliği olduğundan düşük gösterir. McDonald omega eşit yük varsayımı yapmadığı için çoğu durumda daha yerinde bir tahmindir ve son yıllarda alan yazında giderek daha çok tercih edilir. Pratik yol ikisini birlikte çalıştırıp bildirmektir: panelde omega yöntemi karşılaştırma için alfayı da yeniden hesaplar ve ikisi arasındaki açıklığı gösterir.

Yüksek alfa ölçeğimin tek boyutlu olduğunu gösterir mi?

Göstermez ve bu en yaygın yanlış okumadır. Alfa maddeler arası ortalama ortaklığı özetler; birbirinden ayrı iki yapıyı ölçen, her biri kendi içinde tutarlı iki madde öbeği bir araya geldiğinde de yüksek bir değer çıkabilir. Ayrıca katsayı madde sayısıyla birlikte yükselir, bu yüzden uzun ölçeklerde yüksek alfa kendiliğinden beklenir. Boyut yapısı sorusunun yanıtı faktör analizidir; bu yöntem faktör çıkarımı yapmaz.

• Cronbach, L. J. (1951). Coefficient Alpha and the Internal Structure of Tests
• Cortina, J. M. (1993). What Is Coefficient Alpha? An Examination of Theory and Applications
• Dunn, T. J., Baguley, T., & Brunsden, V. (2014). From Alpha to Omega: A Practical Solution to the Pervasive Problem of Internal Consistency Estimation
• Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics