معامل ألفا كرونباخ هو مقياس الاتساق الداخلي للاختبارات الاحصائية مثل الاستبيانات والمقاييس المشابهة، والاتساق الداخلي أو الموثوقية هو مدى ارتباط مجموعة من العناصر ببعضها البعض كمجموعة متسقة.
مقدمة
يعتبر معامل ألفا كرونباخ مقياسًا لموثوقية الاختبارات الإحصائية. ولا تعني القيمة “العالية” لمعامل ألفا كرونباخ أن المقياس أحادي البعد أو دقيق للغاية. إذا كنت ترغب ، بالإضافة إلى قياس الاتساق الداخلي ، في تقديم دليل على أن المقياس أحادي البعد، فيمكن إجراء تحليلات إضافية.
يعد تحليل معامل ألفا كرونباخ إحدى طرق التحقق من الأبعاد. من الناحية الفنية ، فإن ألفا كرونباخ ليس اختبارًا إحصائيًا – إنه معامل الموثوقية (أو الاتساق).
من الناحية النظرية ، يجب أن تمنحك نتائج ألفا كرونباخ عددًا من 0 إلى 1 ، ولكن يمكنك أيضًا الحصول على أرقام سالبة. يشير الرقم السالب إلى وجود خطأ ما في بياناتك – ربما نسيت عكس النتيجة لبعض العناصر. القاعدة العامة هي أن معامل ألفا كرونباخ من 70 وما فوق جيد ، و 80 وما فوق أفضل ، و90 وما فوق هو الأفضل.
ما هو معامل ألفا كرونباخ ؟
ألفا كرونباخ الذي طوره لي كرونباخ في عام 1951 ، هو معامل لقياس الموثوقية ، أو الاتساق الداخلي. “الموثوقية” هي اسم آخر للاتساق.
ويتم تصميم اختبارات ألفا كرونباخ لمعرفة ما إذا كانت الاستطلاعات والاستبيانات والاختبارات الأخرى موثوقة. وذلك عن طريق قياس المتغيرات الكامنة أو الخفية أو غير الملحوظة، مثل: ضمير الشخص، أو حالته العقلية، أو درجة انفتاحه على العالم، والمتغيرات الأخرى التي يصعب قياسها في الحياة الواقعية.
يقدم معامل ألفا كرونباخ للباحث مدى الارتباط بين مجموعة من العناصر الخاصة باختبار احصائي ما كمجموعة متناسقة ومتحدة.
معادلة معامل ألفا كرونباخ
صيغة ألفا كرونباخ هي:
حيث:
N = عدد العناصر.
c̄ = متوسط التغاير بين العناصر الزوجية.
v̄ = متوسط التباين.
خطوات إجراء اختبار ألفا كرونباخ عبر برنامج SPSS
على الرغم من أنه من الجيد معرفة المعادلة الكامنة وراء مفهوم ألفا كرونباخ، إلا أنك لن تحتاج في الواقع إلى العمل به. ستحسب غالبًا ألفا كرونباخ من خلال SPSS أو أي برنامج مشابه. الخطوات في SPSS هي:
الخطوة 1: انقر على “Analyze” ، ثم انقر على “Scale” ثم انقر على “Reliability Analysis”.
الخطوة 2: قم بنقل المتغيرات الخاصة بك (q1 إلى q5) إلى “Items”. يجب تعيين النموذج الافتراضي على “Alpha”.
الخطوة 3: انقر فوق “Correlation” في مربع الحوار (inter-item box).
الخطوة 4: حدد “Item” و “Scale” و “Scale if item deleted” في وصف المربع. اختر “Correlation” في مربع الحوار (inter-item box).
الخطوة 5: انقر فوق “Continue” ثم انقر فوق “OK”.
تفسير نتائج معامل ألفا كرونباخ
القاعدة الأساسية لتفسير مقياس ألفا كرونباخ للأسئلة ثنائية التفرع (أي الأسئلة ذات إجابتين محتملتين) أو أسئلة مقياس ليكرت هي:
- إذا كانت 0.9 ≤ α ، فالقياس ممتاز.
- إذا كانت 0.8 ≤ α < 0.9 ، فالقياس جيد.
- إذا كانت 0.7 ≤ α <0.8 ، فالقياس مقبول.
- إذا كانت 0.6 ≤ α <0.7 ، فالقياس مشكوك فيه.
- إذا كانت 0.5 ≤ α <0.6 ، فالقياس ضعيف.
- إذا كانت α <0.5 ، فالقياس غير مقبول.
بشكل عام ، لا بأس في الحصول على نتيجة تزيد عن 0.7 ومع ذلك ، يقترح بعض المؤلفين قيمًا أعلى من 0.90 إلى 0.95.
المفاهيم الخاطئة الشائعة حول معامل ألفا كرونباخ
- تتراوح قيمة معامل ألفا كرونباخ بين صفر وواحد فقط.
- إذا لم يكن هناك خطأ في القياس ، فإن قيمة معامل ألفا كرونباخ ستكون موحدة.
- تشير القيمة العالية لـ معامل ألفا كرونباخ إلى التجانس بين العناصر.
- تشير القيمة العالية لـ معامل ألفا كرونباخ إلى الاتساق الداخلي.
- تؤدي إزالة العناصر باستخدام معامل ألفا كرونباخ دائمًا إلى زيادة الموثوقية.
تجنب المشكلات المتعلقة بألفا كرونباخ
استخدم القواعد الأساسية المذكورة أعلاه بحذر. قد يعني المستوى العالي لمعامل ألفا أن العناصر الموجودة في الاختبار مرتبطة بشكل كبير. ومع ذلك ، فإن نتائج ألفا حساسة أيضًا لعدد العناصر في الاختبار.
يمكن أن ينتج عن عدد أكبر من العناصر نتائج عالية وعدد أقل من العناصر يسبب نتائج منخفضة. إذا كانت قيمة ألفا عالية ، فقد يعني هذا أن هناك أسئلة زائدة عن الحاجة (أي أن جميع عناصر الاختبار تناقش نفس الفكرة).
قد تعني القيمة المنخفضة لألفا أنه لا توجد أسئلة كافية في الاختبار. يمكن أن تؤدي إضافة المزيد من العناصر ذات الصلة إلى الاختبار إلى زيادة مستوى ألفا، مع التأكيد على أن زيادة مستوى ألفا لا يعني بالضرورة زيادة الموثوقية، فيمكن أن يؤدي ضعف الترابط بين أسئلة الاختبار أيضًا إلى قيم منخفضة ، لذلك يمكن قياس أكثر من متغير كامن.
خاتمة
غالبًا ما يكون الأمر مربكاً عند التفكير بأسباب درجات ألفا العالية والمنخفضة. يمكن أن يؤدي هذا إلى تجاهل الاختبارات أو الاختبارات المصنفة خطأ على أنها غير جديرة بالثقة. يقترح أستاذ القياس النفسي محسن تافاكول وأستاذ التعليم الطبي ريج دينيك أن تحسين معرفتك حول الاتساق الداخلي والأبعاد الأحادية سيؤدي إلى الاستخدام الصحيح لألفا كرونباخ.
تفترض أحادية البعد في ألفا كرونباخ أن الأسئلة تقيس فقط متغيرًا أو بُعدًا كامنًا واحدًا. إذا قمت بقياس أكثر من بُعد واحد (سواء عن قصد أو عن غير قصد) ، فقد تكون نتيجة الاختبار بلا معنى. يمكنك تقسيم الاختبار إلى أجزاء ، وقياس متغير أو بُعد كامن مختلف مع كل جزء. إذا لم تكن متأكدًا مما إذا كان اختبارك أحادي البعد أم لا ، فقم بتشغيل التحليل العاملي لتحديد الأبعاد في اختبارك.
طالع أيضاً: ما هو مقياس جداد (Jadad Scale)؟
