क्रॉनबैक का अल्फ़ा कैलकुलेटर

क्रॉनबैक का अल्फ़ा कैलकुलेटर का उपयोग कैसे करें

1. 1. अपने आइटम अंक पेस्ट करें। Excel, Google Sheets, SPSS या CSV फ़ाइल से उत्तर कॉपी करें — हर पंक्ति एक उत्तरदाता, हर स्तंभ एक आइटम। हेडर पंक्ति वैकल्पिक है; कैलकुलेटर जो तालिका वापस पढ़ता है, उसे जाँच लें।
2. 2. उल्टे शब्दों वाले आइटम उलटें। जो आइटम विपरीत दिशा में लिखा गया है, जैसे “मुझे शायद ही कभी तैयार महसूस होता है”, उसके लिए उलटा पर टिक करें। वह (सबसे कम + सबसे अधिक) − अंक के रूप में अंकित होता है, इसलिए 1–5 पैमाने पर 2 बन जाता है 4।
3. 3. आइटम चुनें। किसी आइटम को बाहर रखने के लिए उपयोग से टिक हटाएँ — जैसे कोई ID स्तंभ, या ऐसा आइटम जिसे आप हटाने पर विचार कर रहे हैं। चुने गए किसी भी आइटम का उत्तर न देने वाले उत्तरदाता हटा दिए जाते हैं, और कैलकुलेटर बताता है कि कितने।
4. 4. अल्फ़ा और आइटम तालिका पढ़ें। आपको 95% विश्वास अंतराल के साथ α, मानकीकृत α, और हर आइटम का सुधरा आइटम–कुल सहसंबंध तथा उसे हटाने पर अल्फ़ा मिलता है। अपने पद्धति-खंड के लिए APA शैली की पंक्ति कॉपी करें।

क्रॉनबैक के अल्फ़ा का सूत्र

k आइटमों के लिए जिनका उत्तर n लोगों ने दिया, क्रॉनबैक का अल्फ़ा अलग-अलग आइटमों के प्रसरण की तुलना कुल अंक के प्रसरण से करता है:

• k — पैमाने में आइटमों की संख्या।
• s²ᵢ — उत्तरदाताओं में आइटम i का प्रसरण, नमूना प्रसरण के रूप में (n − 1 से भाग देकर)।
• Σs²ᵢ — आइटमों के प्रसरण जोड़े गए।
• s²ₜ — उत्तरदाताओं के कुल अंकों का प्रसरण, यानी सभी k आइटमों का योग। जब आइटम एक साथ ऊपर-नीचे होते हैं, तो कुल अंक अलग-अलग आइटमों की तुलना में कहीं अधिक फैलते हैं, अनुपात Σs²ᵢ / s²ₜ घटता है, और α 1 की ओर बढ़ता है।

मानकीकृत अल्फ़ा प्रसरण के बजाय सहसंबंधों का उपयोग करता है: α = k·r̄ / (1 + (k − 1)·r̄), जहाँ r̄ आइटमों की जोड़ियों के बीच का औसत सहसंबंध है — वह अल्फ़ा जो आपको हर आइटम को z-स्कोर में बदलने पर मिलता। सुधरा आइटम–कुल सहसंबंध हर आइटम को बाकी आइटमों के योग से सहसंबंधित करता है, और आइटम हटाने पर अल्फ़ा उस आइटम के बिना α फिर से निकालता है।

95% विश्वास अंतराल फ़ेल्ड्ट (1965) का है। सामान्य-वितरण मान्यताओं के तहत, (1 − α)/(1 − α̂) एक F वितरण का अनुसरण करता है, जिसकी स्वातंत्र्य की कोटियाँ n − 1 और (n − 1)(k − 1) हैं; इसलिए निचली सीमा 1 − (1 − α̂) × F_0.975 है और ऊपरी सीमा 1 − (1 − α̂) × F_0.025।

हल किया गया उदाहरण: उल्टे शब्दों वाला आइटम सहित पैमाना

अनुसरण करने के लिए उदाहरण लोड करें दबाएँ। बारह छात्रों ने अध्ययन-आत्मविश्वास के बारे में पाँच 1–5 सहमति आइटम दिए, और Q4 नकारात्मक शब्दों में है। जैसा पेस्ट किया गया है, कैलकुलेटर α = 0.576 बताता है। आइटम तालिका कारण दिखाती है: Q4 का सुधरा आइटम–कुल सहसंबंध −0.793 है, और Q4 हटाने पर अल्फ़ा 0.911 तक उछल जाता है। पैमाने के बाकी हिस्से से मज़बूत ऋणात्मक सहसंबंध उस उल्टे शब्दों वाले आइटम का संकेत है जिसे उलटा नहीं गया।

Q4 के लिए उलटा पर टिक करें। उसका अंक 6 − अंक के रूप में अंकित होता है, और आइटम तालिका बन जाती है:

आइटमों के प्रसरण का योग 5.6212 है और कुल अंकों का प्रसरण 21.5455 है, इसलिए α = 5/4 × (1 − 5.6212 / 21.5455) = 0.924। मानकीकृत α 0.925 है (औसत आंतर-आइटम r = 0.711), और 11 व 44 स्वातंत्र्य की कोटियों पर फ़ेल्ड्ट का अंतराल [0.825, 0.975] है। कोई भी आइटम हटाने पर अल्फ़ा नहीं बढ़ता — Q2 का 0.923 सबसे निकट है — इसलिए पाँचों रहते हैं। ध्यान दें कि अंतराल कितना चौड़ा है: केवल 12 उत्तरदाताओं के साथ, डेटा लगभग 0.82 से 0.98 तक किसी भी वास्तविक अल्फ़ा के अनुरूप है।

क्रॉनबैक के अल्फ़ा की व्याख्या और रिपोर्ट करना

ये लेबल परंपराएँ हैं, परीक्षण नहीं। अल्फ़ा आइटमों की संख्या के साथ बढ़ता है, भले ही वे बहुत कम सहसंबंधित हों, इसलिए लंबा पैमाना सुसंगत न होते हुए भी उत्कृष्ट दिख सकता है। यह एक-आयामिता का प्रमाण नहीं है — दो संबंधित कारक मिलकर उच्च अल्फ़ा दे सकते हैं — इसलिए संरचना की जाँच कारक विश्लेषण से करें। और यह मानता है कि हर आइटम निर्माण को बराबर मज़बूती से दर्शाता है (tau-equivalence); जब ऐसा नहीं होता, तो अल्फ़ा विश्वसनीयता को कम आँकता है, इसीलिए कई पद्धतिविद् McDonald's omega भी रिपोर्ट करते हैं।

APA शैली अल्फ़ा को दो दशमलव और बिना अग्रणी शून्य के रिपोर्ट करती है, आदर्श रूप से उसके अंतराल और नमूने के साथ: “आंतरिक संगति उत्कृष्ट थी, क्रॉनबैक का α = .92, 95% CI [.82, .98] (5 आइटम, n = 12).” APA-शैली परिणाम कॉपी करें बटन आपको सांख्यिकी ठीक इसी रूप में देता है।

सामान्य गलतियाँ

• उल्टा करना भूल जाना। उल्टा न किया गया, नकारात्मक शब्दों वाला आइटम अल्फ़ा को नीचे खींचता है और ऋणात्मक आइटम–कुल सहसंबंध के रूप में दिखता है।
• डेटा में ID या कुल स्तंभ छोड़ देना। उत्तरदाता संख्या या पहले से गणना किया गया कुल आइटम नहीं है; उसे उपयोग के तहत हटा दें।
• बहुआयामी प्रश्नावली के लिए एक ही अल्फ़ा। हर उप-पैमाने के लिए अलग अल्फ़ा निकालें, सभी आइटमों पर एक बार नहीं।
• केवल अल्फ़ा बढ़ाने के लिए आइटम हटाना। आइटम हटाने पर अल्फ़ा एक निदान है, लक्ष्य नहीं। किसी विषय-वस्तु के कारण से आइटम हटाएँ और उसकी रिपोर्ट करें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

अच्छा क्रॉनबैक का अल्फ़ा क्या है?

सबसे अधिक उद्धृत अनुभवजन्य नियम (जॉर्ज और मैलेरी, 2003) के अनुसार 0.7 स्वीकार्य है, 0.8 अच्छा और 0.9 उत्कृष्ट। समूहों की तुलना करने वाले शोध के लिए लगभग 0.7 अक्सर पर्याप्त होता है, जबकि व्यक्तियों के बारे में निर्णय, जैसे नैदानिक स्क्रीनिंग, आम तौर पर 0.9 या उससे अधिक माँगते हैं। लगभग 0.95 से ऊपर के मान बेहतर पैमाने के बजाय अनावश्यक आइटमों का संकेत हो सकते हैं।

मेरा क्रॉनबैक का अल्फ़ा ऋणात्मक क्यों है?

जब आइटम औसतन ऋणात्मक रूप से सहसंबंधित होते हैं, तो अल्फ़ा ऋणात्मक हो जाता है, क्योंकि आइटमों के प्रसरण का योग कुल के प्रसरण से अधिक हो जाता है। आम कारण वह उल्टे शब्दों वाला आइटम है जिसे उलटा नहीं गया, जिसे यह कैलकुलेटर ऋणात्मक सुधरे आइटम–कुल सहसंबंध से चिह्नित करता है। कोडिंग की गलतियाँ और बहुत छोटे नमूने दूसरे संदिग्ध कारण हैं। ऋणात्मक अल्फ़ा उपयोगी विश्वसनीयता अनुमान नहीं है — रिपोर्ट करने के बजाय अंकन ठीक करें।

SPSS या Excel में क्रॉनबैक का अल्फ़ा कैसे निकालें?

SPSS में Analyze > Scale > Reliability Analysis चुनें, आइटम दाईं ओर ले जाएँ, मॉडल को Alpha पर रहने दें, और Statistics के तहत "Scale if item deleted" पर टिक करें। Excel में हर आइटम स्तंभ और पंक्ति-योगों का नमूना प्रसरण VAR.S से लें, फिर α = k/(k − 1) × (1 − Σs²ᵢ / s²ₜ) लगाएँ। दोनों डिफ़ॉल्ट रूप से विश्वास अंतराल नहीं दिखाते; यह कैलकुलेटर दिखाता है।

क्रॉनबैक के अल्फ़ा और मानकीकृत अल्फ़ा में क्या अंतर है?

कच्चा अल्फ़ा आइटमों के प्रसरण और सहप्रसरण से काम करता है, इसलिए अधिक फैलाव वाले आइटमों को अधिक महत्व मिलता है; मानकीकृत अल्फ़ा औसत आंतर-आइटम सहसंबंध से काम करता है, मानो हर आइटम पहले z-स्कोर में बदला गया हो। जब आइटमों के प्रसरण लगभग समान हों, तो दोनों मिलते हैं। जब आप कच्चे अंक जोड़ते हैं, जो आम तौर पर होता है, तब कच्चा अल्फ़ा रिपोर्ट करें।

क्रॉनबैक का अल्फ़ा निकालने के लिए कितने उत्तरदाता चाहिए?

कोई निश्चित न्यूनतम नहीं है, पर छोटे नमूनों में अल्फ़ा अनिश्चित होता है, इसीलिए कैलकुलेटर फ़ेल्ड्ट का विश्वास अंतराल दिखाता है: उदाहरण में 12 उत्तरदाता 0.82 से 0.98 तक का अंतराल छोड़ते हैं। बड़े नमूने अंतराल को संकरा करते हैं, इसलिए नमूने की योजना उस अंतराल की चौड़ाई के अनुसार बनाएँ जो आपको स्वीकार्य हो।

क्या उच्च क्रॉनबैक का अल्फ़ा बताता है कि मेरा पैमाना वैध या एक-आयामी है?

नहीं। अल्फ़ा मापता है कि आइटम कितनी मज़बूती से एक साथ बदलते हैं, यह मानते हुए कि वे एक ही निर्माण को दर्शाते हैं; यह उस धारणा की जाँच नहीं करता, और एक सुसंगत पैमाना फिर भी गलत चीज़ माप सकता है। संरचना के लिए कारक विश्लेषण और वैधता के लिए अलग प्रमाण लें।