Slik beregner du en Alpha Cronbach

 

1.

Ordne dataene dine i en tabell. Organiser dataene dine i rekkevidde ('0-10,' '10-20,' '20-30,' osv.) I en kolonne, og på den neste sett frekvensen der de gjentar seg (tre tall er på første rekkevidde, og så videre). Frekvensen signaliseres av fi.

2.

Plasser xi-verdien i den neste kolonnen for å indikere verdiområdet. For å beregne denne verdien, legg det første nummeret til rekkevidde til det andre og divider med 2.

3.

Multipliser xi med fi. Dette er xifi.

4.

Multipliser xifi av xi. Gjenta denne prosedyren for hver rad du har. I siste rad legger du til alle verdiene sammen. Del den siste verdien (summen) fra xifi med den siste verdien på fi for å få gjennomsnittet.

5.

Del den siste verdien av den siste kolonnen med den siste verdien på fi. Trekk dette tallet av kvadratet av gjennomsnittet. Legg til alle disse tallene for å få den gjennomsnittlige variansen. Gjenta trinnene for hvert sett av data du har.

6.

Legg til alle gjennomsnittlige avvikene du har. Dette er kovariansen.

7.

Beregn alfaen. Multipliser antall elementer ved kovariansen blant elementene til telleren. For nevneren trekker du antall elementer med 1 og multipliserer med kovariansen, legg deretter til dette til gjennomsnittlig varians. Del telleren med nevnen, og du får en verdi fra 0 til 1. Jo nærmere er det til 1, desto bedre er dataene dine.

Tips og advarsler

  • Bruk presise instrumenter og gjenta datainnsamling så mange ganger som mulig for å få de beste resultatene og en Cronbachs Alpha så nær 1 som mulig.
  • Hvert vitenskapelig eksperiment er bare gyldig hvis det er s kan replikeres.
  • Statistikk er vitenskapen som omhandler behandling av korrelerte data. Vanligvis måles data ved hjelp av et instrument, og de fleste eksperimenter vil bruke det samme instrumentet til å gjøre alle målingene som kreves. Instrumenter har alltid en sjanse til å gjøre feil, så menneskelig feil pluss feilen til et hvilket som helst instrument vil gi deg data som er uaktige. Mål feilen av data før du presenterer den, ettersom feilens tyngde kan påvirke konklusjonene dine.